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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一种基于动态状态增广网络的旅客出行意图自驱动识别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：CN120561749B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511061862.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于动态状态增广网络的旅客出行意图自驱动识别方法是由周彦彤;孙虎;耿介然;柳影波设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态状态增广网络的旅客出行意图自驱动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能轨道交通技术与时空数据挖掘领域，具体涉及一种基于动态状态增广网络的旅客出行意图自驱动识别方法，该方法用于从海量、匿名的轨道交通出行轨迹中，深度识别旅客潜在出行意图与行为模式。本方法的核心在于构建一个动态状态增广的轨道拓扑网络，并以此为基础，通过无监督方式提取多维度、可解释的行为指标，创新地引入张量流中微观决策偏好指标，包括换乘结构复合指标、目的地与路径选择集中性、时间节律性指标、换乘路径偏好指数，实现对旅客意图的精准画像刻画。

本发明授权一种基于动态状态增广网络的旅客出行意图自驱动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态状态增广网络的旅客出行意图自驱动识别方法，其特征在于，所述方法流程如下： 步骤一、构建动态状态增广轨道拓扑网络：将轨道系统抽象为随时间变化的状态网络； 步骤二、旅客出行张量流映射与构建：针对每一位旅客，将其在特定周期内的原始出行记录映射到所述的动态状态增广轨道拓扑网络中，形成一条由状态节点构成的完整路径序列；按[时间切片×状态路径序列×多维行为向量]三个维度，构造旅客出行张量流； 步骤三、自驱动式多维行为指标体系提取：由轨迹原始数据直接统计获得行为指标，不仅包括传统的宏观指标，引入张量流中微观决策偏好指标，张量流中微观决策偏好指标包括换乘结构复合指标、目的地与路径选择集中性、时间节律性指标、换乘路径偏好指数； 换乘结构复合指标，计算方法如下： 设乘客第次出行的状态序列为，定义换乘点集为，表示轨道交通系统中的物理站点编号，表示站点所在的轨道线路编号，第次出行的TSLI为： ； 其中，为换乘系数，为状态节点总数； 目的地与路径选择集中性，具体分为目的地集中性和路径选择集中性： 若旅客在周期内所有终点站集合为，为终点站数量，每个终点站出现概率为，目的地集中性计算公式为： ；若所有完整路径集合为，为完整路径数量，每条路径出现的概率为，路径选择集中性计算公式为： ； 时间节律性指标，根据旅客在高频路径上的出发时间序列计算RS： ； 其中，RSstd为出发时间序列的标准差；RSacf为周期性自相关系数；为权重，取值范围为[0,1]； 步骤四、基于状态序列对比学习的意图识别与标签生成：将旅客的出行轨迹映射为状态节点序列，并生成轨迹表征向量；采用NT‑Xent损失函数作为优化目标；根据锚点样本及构造的正负样本定义损失函数；对所有旅客的轨迹嵌入向量进行无监督聚类，并结合微观决策偏好指标自动生成描述性意图标签；最后，输出置信度与可解释性。

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