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龙图腾网恭喜重庆理工大学申请的专利一种基于K-means聚类和小波分解的车速预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115049134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210703990.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于K-means聚类和小波分解的车速预测方法是由罗勇;赵爽;李豪;翁勇永;陶渝杰;李莉莎;张隆;邱晓斌设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K-means聚类和小波分解的车速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于K‑means聚类和小波分解的车速预测方法，采集车辆历史行车数据，建立车辆原始车速序列；将原始车速序列划分为若干等时长的工况块，基于K‑means聚类算法对每个工况块分类；采用小波分解将所有工况块分解为Y个子序列；利用RBF神经网络对每个子序列进行训练，得到子序列预测模型；利用K‑means聚类算法判断当前工况块所属类别，确定对应的车速预测模型；对当前工况块进行分解，采用对应的子序列车速预测模型对当前工况块分解得到的子序列车速进行预测；对预测结果累加，即得最终车速预测结果。本方法能够减少车速的非平稳性和单一预测模型泛化能力降低对车速预测精度的影响，从而提高车速预测精度。

本发明授权一种基于K-means聚类和小波分解的车速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K-means聚类和小波分解的车速预测方法，其特征在于：步骤如下：1采集车辆历史行车车速数据，基于时间轴建立车辆原始车速序列；2将原始车速序列划分若干个等时长的工况块，基于K-means聚类算法将所有工况块聚类为X个类别；3采用小波分解将每个类别下的工况块进行分解，将每个工况块分解为Y个子序列；4将同一类别下每个工况块分解得到的Y个子序列按子序列的对应关系构建得到Y个数据集，X个独立类别共X*Y个数据集，利用RBF神经网络分别对每个类别中构建的Y个数据集进行训练，得到每个类别下各子序列对应的车速预测模型；5按步骤2的工况块时长规则对当前工况进行构建，得到当前工况块；利用所述K-means聚类算法判断当前工况块所属类别，由此确定对应类别下的所有子序列车速预测模型；6利用所述小波分解对当前工况块进行分解，得到当前工况块下的Y个子序列；每个子序列采用步骤5确定的与该子序列对应的子序列车速预测模型对当前工况块分解得到的子序列车速进行预测，得到与子序列个数对应的Y个子序列车速预测结果；7对步骤6得到的Y个子序列车速预测结果累加，即得到最终的车速预测结果。

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