上海随申行智慧交通科技有限公司周彦彤获国家专利权
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龙图腾网获悉上海随申行智慧交通科技有限公司申请的专利面向到站信息缺失稀疏GPS数据的公交到站时长鲁棒预测方法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：CN120356359B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510828948.4，技术领域涉及：G08G1/123；该发明授权面向到站信息缺失稀疏GPS数据的公交到站时长鲁棒预测方法是由周彦彤;孙虎;郁飞;赵凡迦设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向到站信息缺失稀疏GPS数据的公交到站时长鲁棒预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧交通技术领域，具体涉及面向到站信息缺失稀疏GPS数据的公交到站时长鲁棒预测方法，该方法包括，基于车辆历史GPS数据与公交站位置，通过改进的聚类算法生成代表性停靠地理哈希网格，用于判断车辆是否到站；结合公交线路、城市兴趣点及外部环境数据，构建多尺度时空网络图，以节点表征不同尺度的地理哈希网格、边属性表征车辆在不同时空下的行驶时长特征；通过机器学习算法，融合实时GPS数据与网络图属性，预测公交车辆的到站时长。经实验验证，在数据下采样30%的测试集中，预测误差较传统方法降低22%，提升了低数据质量环境下的到站时长预测的鲁棒性。
本发明授权面向到站信息缺失稀疏GPS数据的公交到站时长鲁棒预测方法在权利要求书中公布了：1.面向到站信息缺失稀疏GPS数据的公交到站时长鲁棒预测方法，其特征在于，所述方法流程如下： 步骤一、聚类获取常用到站停靠地理哈希网络：利用K-means聚类算法识别出不同公交线路车辆到站停车的地理哈希网格群组； 步骤二、构建地理空间公交车辆行驶网络图：收集公交车辆运行数据，编码生成多尺度地理哈希网格，将GPS轨迹映射到网格形成序列，构建时空网络图； 步骤三、构建网络图关系边的属性：通过车辆历史行驶GPS数据，构建公交车辆在公交站间行驶时长作为网络图边的属性； 步骤四、训练模型实现到站时长预测：基于车辆历史GPS数据构建到站时长数据，用多尺度时空网络节点和边训练模型学习历史行驶模式，实时预测公交到站时长。
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