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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京中交興路信息科技有限公司申請的專利一種交通運力的預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114169588B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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?zhí)?專利號為：202111386336.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種交通運力的預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由李紅興;蔡抒揚;夏曙東;陳利玲;孫智彬;張志平設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種交通運力的預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種交通運力的預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：根據(jù)貨運車輛的軌跡數(shù)據(jù)提取車輛的運輸起點和終點；將待測區(qū)域內(nèi)的興趣點與所述運輸起點和終點進行匹配，得到待測區(qū)域內(nèi)每個興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)；根據(jù)每個興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)篩選出多個熱門興趣點；將多個熱門興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)輸入預訓練的交通運力預測模型，得到熱門興趣點對應的貨運車輛數(shù)預測結(jié)果。根據(jù)該方法，通過對車輛的歷史停靠數(shù)據(jù)進行分析，得到興趣點的歷史貨運車輛數(shù)，根據(jù)歷史貨運車輛數(shù)以及預訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到未來某段時間興趣點的運力預測結(jié)果，利于物流企業(yè)或者個人車主對運輸風險的規(guī)避，降低車輛空載的概率。

本發(fā)明授權(quán)一種交通運力的預測方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種交通運力的預測方法，其特征在于，包括： 根據(jù)貨運車輛的軌跡數(shù)據(jù)提取車輛的運輸起點和終點； 將待測區(qū)域內(nèi)的興趣點與所述運輸起點和終點進行匹配，得到待測區(qū)域內(nèi)每個興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)； 根據(jù)每個興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)篩選出多個熱門興趣點；獲取每個熱門興趣點對應的貨運車輛；查詢所述貨運車輛所屬的物流運輸企業(yè)；根據(jù)每個熱門興趣點與歷史貨運車輛數(shù)以及物流運輸企業(yè)之間的關(guān)系，構(gòu)建第一交通運力知識圖譜；獲取每個熱門興趣點對應的貨運車輛；查詢所述貨運車輛對應的車主身份信息；根據(jù)每個熱門興趣點與歷史貨運車輛數(shù)以及車主身份之間的關(guān)系，構(gòu)建第二交通運力知識圖譜； 將多個熱門興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)輸入預訓練的交通運力預測模型，得到熱門興趣點對應的貨運車輛數(shù)預測結(jié)果；包括：根據(jù)多個熱門興趣點對應的歷史貨運車輛數(shù)構(gòu)建時空矩陣，矩陣行向量表示相同時間段內(nèi)不同興趣點對應的貨運車輛數(shù)，矩陣列向量表示相同興趣點不同時間段內(nèi)的貨運車輛數(shù)；將構(gòu)建好的時空矩陣輸入卷積層，得到提取的空間特征；將提取的空間特征輸入LSTM層，得到提取的時空特征；將提取的時空特征輸入歸一化層，得到預測出來的熱門興趣點對應的貨運車輛數(shù)； 將第一交通運力知識圖譜、第二交通運力知識圖譜、熱門興趣點對應的貨運車輛數(shù)預測結(jié)果在前端進行展示；與地圖中的路網(wǎng)數(shù)據(jù)相結(jié)合。

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