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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于GPS和抽样调查的卡车货运活动模式估计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：CN115860622B 。

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：202211466875.1，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种基于GPS和抽样调查的卡车货运活动模式估计方法是由于新莲;付清浩;朱梓豪;陈景旭设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GPS和抽样调查的卡车货运活动模式估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于GPS和抽样调查估计卡车货运活动模式的方法。获取所研究的卡车对象的GPS历史数据，对所研究的卡车进行抽样调查，确定其所运送商品的类别和其在停车点的活动类型；根据卡车GPS数据，计算每一辆卡车有效停车点停车时间以及到该停车点的距离，接着分别估计其概率分布参数；并以此计算卡车在有效停车点从事某一特定活动的概率；然后修正卡车在停车点从事货运相关活动的概率；并以此确定卡车的货运活动行程链，即为卡车货运活动模式。本发明方法综合运用了包括GPS和抽样调查数据在内的多元数据估计卡车货运活动模式，有助于深化对货运需求模式和相应活动地点的理解，为货运相关的基础设施网络的优化设计提供了重要依据。

本发明授权一种基于GPS和抽样调查的卡车货运活动模式估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GPS和抽样调查的卡车货运活动模式估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过GPS跟踪系统获取每一辆卡车i的GPS数据，包括时间戳、速度v和经纬度，将采集到的GPS数据定义为时间戳、速度v和相应经纬度的有序集合； S2、利用最小停留时间和最小行驶距离来确定卡车i的有效停车点s，对卡车进行抽样调查，确定卡车停留的位置及执行的活动； S3、根据步骤S1中获取的卡车GPS数据，计算每一辆卡车i在步骤S2中获取的有效停车点s的停车时间以及从最近的主要道路到该停车点的距离，每一辆卡车在所有的停车点位置和停车时间的组成的序贯集合称为行程链，去除不同卡车的重复行程链后，所有行程链为集合E； S4、假设卡车在有效停车点s处的停留时间和从最近的道路到停车点的距离分别服从对数正态分布，基于极大似然法估计两个对数正态分布的均值以及标准差； S5、基于步骤S4中估计得到的对数正太分布参数和卡车在有效停车点的相关位置数据，计算卡车有效停车点从事活动的类别和概率； S6、基于抽样调查数据和贝叶斯模型，进一步修正步骤S5中卡车在停车点从事步骤S5中特定活动的概率； S7、根据步骤S6中修正后的概率，确定携带商品c的卡车i的行程链集合即为与货运相关的活动模式； 所述步骤S2具体包括以下步骤： S21、删除步骤S1中获取的GPS数据不完整的卡车，将每辆卡车的原始GPS数据按其时间戳的先后进行排列，将卡车从速度v0的运行阶段变为速度v＝0的静止阶段的时间戳定义为在停车点停止的开始时间，从静止阶段变为运行阶段的时间戳定义为在停车点停止的结束时间，进而确定任意两个连续的GPS数据点之间时间的差值，根据经纬度的变化确定距离的差值； S22、使用最小停留时间和最小行驶距离来确定卡车有效停车点，如果卡车i在停车点的开始时间和结束时间的差值大于最短停留时间ymin，则认为该停车点是一个有效停车点s，如果小于最短停留时间ymin，则认为该停车点不是有效停车点，在有效停车点s的基础上，采集卡车i行驶到下一停车点s+1经过的距离，如果这段距离大于最小行驶距离dmin，那么判定s+1是一个新的潜在停车点，否则判定s+1是和s相同的有效停车点，对于新的潜在停车点，再利用最短停留时间进行判断，以此类推，直至获取所有卡车的有效停车点； S23、通过步骤S22，可以得到有效停车点s的集合，对于每个有效停车点s，取开始时间和结束时间的差值为停车时间，取该段时间内经纬度的平均值作为s的位置； S24、将卡车i的有效停车点按时间顺序进行整理，形成的序贯集合为卡车i的行程链； S25、对所研究的装有GPS卡车进行抽样调查，确定被调查卡车的有效停车点的位置及执行的活动，以改善后续活动估计。

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