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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學(xué);重慶首訊科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于ST-LDA的車輛時(shí)空出行模式挖掘方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116595145B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310580256.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/3329；該發(fā)明授權(quán)一種基于ST-LDA的車輛時(shí)空出行模式挖掘方法及系統(tǒng)是由鄭林江;吳霄;唐毅;向光華;王世森;楊潔;劉穎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于ST-LDA的車輛時(shí)空出行模式挖掘方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于ST?LDA的車輛時(shí)空出行模式挖掘方法，屬于智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括以下步驟：S1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：提取車輛的高速公路行程集，將其轉(zhuǎn)換為行程語(yǔ)料庫(kù)；S2、構(gòu)建ST?LDA模型：ST?LDA模型包括兩個(gè)部分：出行模式與時(shí)空特征之間的多項(xiàng)式分布，從語(yǔ)義化的特征級(jí)別增加模型的可解釋性；車輛個(gè)體與出行模式之間的多項(xiàng)式分布，很好體現(xiàn)了車輛個(gè)體的多樣化出行行為；S3、模型訓(xùn)練：將得到的行程單詞作為輸入訓(xùn)練ST?LDA模型，并使用折疊吉布斯采樣方法對(duì)模型中的隱變量進(jìn)行求解，得到出行模式識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明的技術(shù)方案體現(xiàn)了個(gè)體出行行為的多樣性，不僅從時(shí)間和空間兩個(gè)維度上對(duì)車輛的出行規(guī)律進(jìn)行挖掘，還增加了模型的可解釋性，具有廣闊的應(yīng)用前景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于ST-LDA的車輛時(shí)空出行模式挖掘方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于ST-LDA的車輛時(shí)空出行模式挖掘方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： S1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：提取車輛的高速公路行程集，將其轉(zhuǎn)換為行程語(yǔ)料庫(kù)； S2、構(gòu)建ST-LDA模型：ST-LDA模型包括兩個(gè)部分：出行模式與時(shí)空特征之間的多項(xiàng)式分布，從語(yǔ)義化的特征級(jí)別增加模型的可解釋性；車輛個(gè)體與出行模式之間的多項(xiàng)式分布，體現(xiàn)車輛個(gè)體的多樣化出行行為； S3、模型訓(xùn)練：將得到的行程單詞作為輸入訓(xùn)練ST-LDA模型，并使用折疊吉布斯采樣方法對(duì)模型中的隱變量進(jìn)行求解，得到出行模式識(shí)別結(jié)果； S4、運(yùn)用模型進(jìn)行車輛時(shí)空出行模式挖掘； 在步驟S1中，提取車輛的高速公路行程集并將其轉(zhuǎn)換為行程語(yǔ)料庫(kù)，具體包括： S11：提取高速公路指定時(shí)間段的行程記錄，根據(jù)車輛標(biāo)識(shí)ID整合車輛個(gè)體的行程記錄，并按照入站時(shí)間升序排列，得到車輛個(gè)體的行程記錄集合； S12：將每輛車的每條行程轉(zhuǎn)換為行程單詞，轉(zhuǎn)換完成之后，一輛車的所有行程單詞構(gòu)成行程文檔，所有車輛的行程文檔構(gòu)成行程語(yǔ)料庫(kù)； 在步驟S12中，將行程轉(zhuǎn)換為行程單詞具體包括： 1：獲取行程單詞的行程時(shí)間間隔標(biāo)簽e； 2：獲取行程單詞的行程終點(diǎn)標(biāo)簽r； 3：獲取行程單詞的出發(fā)時(shí)間標(biāo)簽t； 4：獲取行程單詞的一周中天數(shù)標(biāo)簽q； 在步驟S2中，ST-LDA模型假設(shè)行程語(yǔ)料庫(kù)是由以下步驟產(chǎn)生的： S21：對(duì)于類別為z，z＝1,2,..,Z的出行模式，從狄利克雷分布中生成相應(yīng)行程單詞標(biāo)簽的多項(xiàng)式分布； 對(duì)步驟S21進(jìn)行Z次重復(fù)操作，得到所有出行模式類別對(duì)應(yīng)的行程時(shí)空特征分布； S22：采樣得到Cari的行程文檔； 所述步驟S22采樣得到Cari的行程文檔具體包括： S221：從狄利克雷分布中生成Cari的出行模式多項(xiàng)式分布； S222：根據(jù)Cari的出行模式多項(xiàng)式分布，從中采樣得到一個(gè)出行模式類別z，從類別為z的出行模式下的行程時(shí)空分布中采樣得到相應(yīng)的行程單詞標(biāo)簽。

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