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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所申请的专利一种基于协作式多视角的汽车维保需求预测方法及系统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：CN119886751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510361879.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于协作式多视角的汽车维保需求预测方法及系统是由陈方华;周刚;周炜;贾红;邬果昉;巩建强设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协作式多视角的汽车维保需求预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于协作式多视角的汽车维保需求预测方法及系统，属于汽车维保领域，包括：通过多注意力机制对车辆历史维保记录进行时序依赖性学习，获得不同时期汽车维保项目之间的时序依赖性；基于时序依赖性，对历史维保记录进行依赖感知的时序特征加权，获得加权后的时序数据；结合长短时记忆网络与注意力机制从加权后的时序数据中学习关键时序信息，获得关键时序信息学习结果；将加权后的时序数据与关键时序信息学习结果相乘，得到协作式时序建模融合结果，基于协作式时序建模融合结果预测未来需要维保的项目。本发明能够对汽车所有维保需求进行预测，消除汽车存在的安全风险。

本发明授权一种基于协作式多视角的汽车维保需求预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于协作式多视角的汽车维保需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过多注意力机制对车辆历史维保记录进行时序依赖性学习，获得不同时期汽车维保项目之间的时序依赖性； 所述时序依赖性学习包括： 使用两个GRU神经网络处理历史维保记录，得到两种隐藏状态序列；通过Softmax和Tanh函数计算两种隐藏状态序列的注意力权重，以评估历史维保记录对未来维保需求的重要性； 基于所述时序依赖性，对历史维保记录进行依赖感知的时序特征加权，获得加权后的时序数据； 所述对历史维保记录进行依赖感知的时序特征加权包括： 通过Kronecker积和逐元素乘法，计算每次历史维保记录的动态相关性表示学习结果； 基于动态相关性表示学习结果获取历史维保记录的依赖感知结果； 通过注意力机制将维保历史记录的依赖感知结果与各个时间步合并，得到依赖感知时序特征加权结果； 结合长短时记忆网络与注意力机制从加权后的时序数据中学习关键时序信息，获得关键时序信息学习结果； 将所述加权后的时序数据与关键时序信息学习结果相乘，得到协作式时序建模融合结果，基于所述协作式时序建模融合结果预测未来需要维保的项目。

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