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龙图腾网获悉江西云本数字科技有限公司申请的专利一种公交电子站牌的信息管理方法、系统、设备及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：CN120014866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411304324.4，技术领域涉及：G08G1/127；该发明授权一种公交电子站牌的信息管理方法、系统、设备及介质是由梅国良;梅先良;余根华;乐明设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公交电子站牌的信息管理方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧交通技术领域，公开了一种公交电子站牌的信息管理方法、系统、设备及介质。本方法包括：获取公交车的行驶数据、历史交通数据和城市交通系统数据；对所述公交车的行驶数据和所述城市交通系统数据进行预处理，得到公交车的特征向量；将所述公交车的特征向量输入预设的预测模型，计算得到预计等待时间和车厢拥挤程度；将所述预计等待时间和所述车厢拥挤程度发送给对应的电子站牌并显示。本发明通过建立结合交通拥堵情况和天气情况的随机森林模型来准确预测公交车的等待时间，并根据历史数据计算车厢拥挤程度，提升了乘客的乘车体验。

本发明授权一种公交电子站牌的信息管理方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种公交电子站牌的信息管理方法，其特征在于，由数据终端执行包括： 获取公交车的行驶数据、历史交通数据和城市交通系统数据； 对所述公交车的行驶数据和所述城市交通系统数据进行预处理，得到公交车的特征向量； 将所述公交车的特征向量输入预设的预测模型，计算得到预计等待时间和车厢拥挤程度； 将所述预计等待时间和所述车厢拥挤程度发送给对应的电子站牌并显示； 所述预设的预测模型包括用于预测等待时间的随机森林模型和车厢拥挤程度计算模型，其中所述随机森林模型的训练过程包括： 根据历史数据库中的平均车速、天气影响系数、拥堵系数、公交车与电子站牌间的距离、经过的交通信号灯个数、各站点的历史停靠时间和历史等待时间生成等待时间训练集； 对所述等待时间训练集使用bootstrap抽样方法，生成子训练集，利用所述子训练集对初始随机森林模型进行训练，构建包含k棵CART决策树的随机森林模型； 由k棵CART决策树集合而成的随机森林模型表示为： ； 其中T是所述随机森林模型的输入数据，中，代表CART决策树； 所述将所述公交车的特征向量输入预设的预测模型，计算得到预计等待时间和车厢拥挤程度，包括： 将所述公交车的特征向量中的平均车速、天气影响系数、拥堵系数、公交车与电子站牌间的距离和经过的交通信号灯个数输入到所述预测模型所包含的随机森林模型中进行预测，所述随机森林模型所配置的k棵CART决策树对预测结果进行投票，得到预计等待时间； 将所述公交车的特征向量中的日期、公交车核载乘客数、车厢内乘客数、各站点工作日的上下乘客平均数和各站点节假日的上下乘客平均数输入到所述预测模型所包含的车厢拥挤程度计算模型进行计算，得到车厢拥挤程度。

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