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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种车辆出行时间预测的方法、系统、计算机设备及存储介质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：CN114638395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210039330.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种车辆出行时间预测的方法、系统、计算机设备及存储介质是由林姝;许岩岩设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆出行时间预测的方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆出行时间预测的方法、系统、计算机设备及存储介质。该方法包括：对车辆的出行数据进行预处理，所述出行数据包括轨迹数据和静态数据；将所述预处理后的所述轨迹数据进行特征转换；使用多头自注意力神经网络对经特征转换后的数据进行预计到达时间ETA变换，获得第一数据；使用深度森林对所述预处理后的静态数据进行处理，获得第二数据；将所述第一数据和所述第二数据经过全连接神经网络FCN处理后得到预测结果。本发明解决了往常方法中没有有效考虑道路流量特征以及基于LSTM的方法长时间传播时存在信息丢失的问题，为准确预测出行时间，提升智能交通的效率提供了一种可靠的预测方法。

本发明授权一种车辆出行时间预测的方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆出行时间预测的方法，包括： 对车辆的出行数据进行预处理，所述出行数据包括轨迹数据和静态数据，所述静态数据包括：起始时间、到达时间、起始地、目的地、车辆id； 将所述预处理后的所述轨迹数据进行特征转换； 使用多头自注意力神经网络对经特征转换后的数据进行预计到达时间ETA变换，获得第一数据； 使用深度森林对所述预处理后的静态数据进行处理，获得第二数据；包括：所述预处理后的静态数据经第四FCN处理后，使用多粒度扫描的方式产生级联森林的输入特征向量；所述级联森林中各层森林以前一层森林的预测结果和所述输入特征向量相结合作为下一层森林的输入，对最后一层森林的输出求均值获得的所述第二数据； 将所述第一数据和所述第二数据经过第一全连接神经网络FCN处理后得到预测结果， 所述使用多头自注意力神经网络对经特征转换后的数据进行ETA变换，包括： 将经特征转换后的数据经第一多层多头自注意力神经网络提取路网特征后，输出给第二FCN进行编码得编码特征，其中，所述第一多层多头自注意力神经网络中的上一层多头自注意力神经网络单元的输出是下一层多头自注意力神经网络单元的输入，最后一层多头自注意力神经网络单元的输出经第二FCN单元编码后得编码特征，所述编码特征输入给第三多层多头自注意力神经网络；将经特征转换后的数据经第二多层多头自注意力神经网络提取路网特征后和所述编码特征作为第三多头自注意力神经网络的输入，所述第三多层多头自注意力神经网络的输出给第三FCN处理后获得第一数据，其中，所述第二多层多头自注意力神经网络中的上一层多头自注意力神经网络单元的输出是下一层多头自注意力神经网络单元的输入，最后一层多头自注意力神经网络单元的输出输入给第三多层多头自注意力神经网络，所述第三多层多头自注意力神经网络中的上一层多头自注意力神经网络的输出和所述编码特征是下一层多头自注意力神经网络的输入，最后一层多头自注意力神经网络的输出经第三FCN处理后获得第一数据。

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