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龙图腾网获悉重庆大学;重庆首讯科技股份有限公司申请的专利一种基于ST-LDA的车辆时空出行模式挖掘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：CN116595145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310580256.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于ST-LDA的车辆时空出行模式挖掘方法及系统是由郑林江;吴霄;唐毅;向光华;王世森;杨洁;刘颖设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ST-LDA的车辆时空出行模式挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于ST‑LDA的车辆时空出行模式挖掘方法，属于智能交通技术领域。该方法包括以下步骤：S1、数据准备：提取车辆的高速公路行程集，将其转换为行程语料库；S2、构建ST‑LDA模型：ST‑LDA模型包括两个部分：出行模式与时空特征之间的多项式分布，从语义化的特征级别增加模型的可解释性；车辆个体与出行模式之间的多项式分布，很好体现了车辆个体的多样化出行行为；S3、模型训练：将得到的行程单词作为输入训练ST‑LDA模型，并使用折叠吉布斯采样方法对模型中的隐变量进行求解，得到出行模式识别结果。本发明的技术方案体现了个体出行行为的多样性，不仅从时间和空间两个维度上对车辆的出行规律进行挖掘，还增加了模型的可解释性，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于ST-LDA的车辆时空出行模式挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ST-LDA的车辆时空出行模式挖掘方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、数据准备：提取车辆的高速公路行程集，将其转换为行程语料库； S2、构建ST-LDA模型：ST-LDA模型包括两个部分：出行模式与时空特征之间的多项式分布，从语义化的特征级别增加模型的可解释性；车辆个体与出行模式之间的多项式分布，体现车辆个体的多样化出行行为； S3、模型训练：将得到的行程单词作为输入训练ST-LDA模型，并使用折叠吉布斯采样方法对模型中的隐变量进行求解，得到出行模式识别结果； S4、运用模型进行车辆时空出行模式挖掘； 在步骤S1中，提取车辆的高速公路行程集并将其转换为行程语料库，具体包括： S11：提取高速公路指定时间段的行程记录，根据车辆标识ID整合车辆个体的行程记录，并按照入站时间升序排列，得到车辆个体的行程记录集合； S12：将每辆车的每条行程转换为行程单词，转换完成之后，一辆车的所有行程单词构成行程文档，所有车辆的行程文档构成行程语料库； 在步骤S12中，将行程转换为行程单词具体包括： 1：获取行程单词的行程时间间隔标签e； 2：获取行程单词的行程终点标签r； 3：获取行程单词的出发时间标签t； 4：获取行程单词的一周中天数标签q； 在步骤S2中，ST-LDA模型假设行程语料库是由以下步骤产生的： S21：对于类别为z，z＝1,2,..,Z的出行模式，从狄利克雷分布中生成相应行程单词标签的多项式分布； 对步骤S21进行Z次重复操作，得到所有出行模式类别对应的行程时空特征分布； S22：采样得到Cari的行程文档； 所述步骤S22采样得到Cari的行程文档具体包括： S221：从狄利克雷分布中生成Cari的出行模式多项式分布； S222：根据Cari的出行模式多项式分布，从中采样得到一个出行模式类别z，从类别为z的出行模式下的行程时空分布中采样得到相应的行程单词标签。

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