重庆理工大学罗勇获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于两级分解的车速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：CN115571139B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211150072.5，技术领域涉及：B60W40/105；该发明授权一种基于两级分解的车速预测方法是由罗勇;赵爽;葛剑;刘媛媛;石维权;贺建蓥;杨涛设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于两级分解的车速预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车速预测技术领域，尤其涉及一种基于两级分解的车速预测方法。本发明方法包括：首先，采用小波分解将原始车速序列分解为多个高、低频分量，以降低原始车速序列的非平稳性；其次，对低频分量进行二次分解，以进一步降低低频分量的非平稳性；最后采用RBF神经网络建立各车速分量预测模型，将各预测模型的结果叠加得到最终的车速预测结果。本发明的车速预测方法，一次分解的基础上对低频分量进行二次分解，进一步降低了车速的非平稳性，预测更为精准。
本发明授权一种基于两级分解的车速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两级分解的车速预测方法，其特征在于：步骤如下： S1.采集车辆历史行车车速数据，基于时间轴建立车辆原始车速序列； S2.将原始车速序列进行n层小波分解，得到n个高频子序列和1个低频子序列； S3.将S2中分解得到的低频子序列进行m层小波分解，得到1个低频子序列和m个高频子序列； S4.根据S2和S3中分解得到的n+1+m个子序列，通过RBF神经网络，建立RBF神经网络多步车速预测模型； S5.通过RBF神经网络多步车速预测模型，利用直接多步预测策略，对车辆车速进行多步预测，得的各子序列的车速预测输出； 将各子序列的车速预测输出叠加，得到最终的车速多步预测结果； RBF神经网络车速预测模型的输入为过去一段时间的车速，具体表征为当前时刻以及过去4个采样时刻的车速，共计5个采样点的车速，其输出为未来5个采样点的车速，其中采样周期为1s。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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