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龙图腾网获悉吉林化工学院申请的专利面向出行链路提取的车辆行程时间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：CN119204277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410289145.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权面向出行链路提取的车辆行程时间预测方法是由邢雪;唐磊;王菲设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向出行链路提取的车辆行程时间预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆行程时间预测技术领域，尤其涉及面向出行链路提取的车辆行程时间预测方法。其包括以下步骤：步骤S1、获取出租车的车辆的轨迹数据，随后基于相似度提取交通主题链路及其分类；步骤S2：采用基于北方苍鹰优化算法的Attention‑ConvLSTM的车辆出行链路行程时间预测模型；步骤S3、提取交通主题链路的结果并得到所预测车辆出行链路的行程时间。根据相似度算法提取交通主题链路比传统的算法更加有优势，他的计算时间是86.345s，比其他算法分别减少了大约190s和345s；提出的方法与LSTM模型进行相比，预测出行链路的行程时间的精度在平均绝对百分比误差和R2指标上分别提升了30.9％和28.4％，预测精度可以达到90％以上在车辆出行链路行程时间预测任务上具有更高的准确性和稳定性。

本发明授权面向出行链路提取的车辆行程时间预测方法在权利要求书中公布了：1.面向出行链路提取的车辆行程时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取出租车的车辆轨迹数据，随后提取交通主题链路及其分类；步骤S2：构建NGO-Attention-ConvLSTM的车辆出行链路行程时间预测模型；步骤S3、提取交通主题链路的结果，并得到所预测的车辆出行链路的行程时间；步骤S1的出租车的车辆轨迹轨迹，Traj数据，是记录出租车在某一时间段内的位置信息的数据，它包括出租车的空载轨迹点和载客轨迹点；出租车轨迹数据集中有若干条轨迹，即Traj＝{Traj1,Traj2,...,Trajn}11式中Traji表示第i条轨迹；一条轨迹Traj中是有多个轨迹点，x1,x2,...,xn，组成的，其中，一个轨迹点xi是出租车在行驶过程中，GPS设备采集得到的位置数据点，这些数据点包括车辆标识id、经度lng、纬度lat、时间time、载客状态flag，表示为：xi＝idi，lngi，lati，timei，flagi；根据出租车的行驶轨迹和出租车的载客状态来判断并提取出租车的上下客点，提取上下客点之间的链路信息；首先根据GPS数据中的时间戳和位置信息，构建出出租车的行驶轨迹，并从中提取出各个轨迹点之间的链路，具体步骤如下：当出租车的载客状态flag由0变为1时，表示出租车将开始载客，将该条信息作为出租车的上客点；当出租车的载客状态flag由1变为0时，表示出租车载客结束，将该条信息作为出租车的下客点；根据预处理后的GPS数据，使用公式2分析采样点之间的空间关系，以估计未知点Yu的位置，并构建出租车的行驶轨迹Traj；在行驶轨迹Traj上提取相邻轨迹点之间的链路，设定一个时间阈值t，如果两个轨迹点之间的时间间隔小于该阈值t，则认为这两个轨迹点之间存在链路； 式中，Yu是未知点的值，Yi是已知点的值，Xi是对已知点的权重，ri是已知点与未知点之间的距离；步骤S1中提取交通主题链路的方法基于相似度进行，具体包括：首先，对输入的轨迹坐标进行预处理，将S经纬度坐标转换为切平面坐标x，y，z，再将切平面坐标x，y，z转换为笛卡尔坐标系下的坐标数据X，Y，Z，将经度转为弧度制并除以地球半径，得到一个单位为弧度的小于1的数值，将纬度直接转换为弧度制；接下来，计算两个轨迹上每个点之间的经纬度距离，对于每个轨迹上的点i和j，使用欧式距离公式，即 式中，xi和yi是点i的笛卡尔坐标，xj和yj是点j的笛卡尔坐标；然后计算每个点对整个轨迹的贡献度，根据贡献度计算两个轨迹之间的相似度，对这些距离进行加权求平均，再计算两个轨迹之间的相似度，最后，输出两个轨迹之间的相似度，遍历所有链路，统计上下客点之间各条出行链路行走的次数，提取出出行次数大于阈值的出行链路；计算轨迹点对整个轨迹的贡献度的公式： 计算两个轨迹之间相似度的公式： 式中，n是轨迹上的点的数量，di，j是轨迹点i和j的距离；先确定OD点的分区，提取出行需求多的OD点，按照轨迹的相似度提取OD分区之间的路径，提取每个OD分区之间出行最多的交通主题链路；步骤S1中的交通主题链路的分类方法基于出行目的以进行，所述分类方法如下：首先，对出租车GPS数据提取上下客点，对上下客点进行聚类得到载客热点，接着，爬取以载客热点为圆心固定半径的POI数据，选择占比多的POI类型作为载客热点的类型，将载客热点区域作为出行链路的起终点，将起终点的类型划分为住宅类、办公类、生活服务类和学校四种类型；将出行链路按照起终点的属性特征分为从住宅到公司、住宅到学校、住宅到生活服务、从学校到公司、学校到生活服务，以及各往返的链路。

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