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龙图腾网获悉中国人民解放军31002部队申请的专利一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布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：CN119623763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411854925.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布预测方法是由黄国锐;陈祖让;李若恒;朱松岩;王红雨;朱熙;张驭龙;李思豪;顾国华;张高设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布预测方法，将原始数据进行多级解耦、分别提取出不同尺度下的运力时空特征，与此同时，利用动态规整算法动态更新运力关联信息；在此基础上，利用图注意力机制和扩散膨胀卷积网络捕捉运力时空依赖，利用动态权重生成多尺度融合的综合时空特征表示。该方法综合考虑了不同尺度下运力的时空依赖，有利于公路运输能力分布的精准预测。

本发明授权一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布预测方法在权利要求书中公布了：1.一种综合长短期波动趋势的公路运输能力分布预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据获取及预处理，定义公路运输能力评价指标，基于核密度估计和质心分析确定区域公路运输核心点； S2、在确定好区域运输核心点的坐标的基础上，综合考虑交通状况、地理距离和交通流量数据，基于路径规划算法，构建公路运力关联网络，用于后续的时空特征提取和公路运力关联网络更新； S3、将公路运力关联网络以移动步长拆分成重叠时间窗下的公路运力关联网络，时间窗大小为；结合移动平均滤波器与小波变换分离运力长短期趋势特征，对区域运力进行多尺度趋势解耦； S4、利用三角函数对外部事件与周期信息进行编码，同时，对于输入时间窗内的数据，利用动态规整算法更新运力波动关联矩阵；基于运力波动关联矩，利用扩散膨胀卷积以及图注意力机制提取区域公路运输能力的跨尺度多周期时空特征； S5、利用自适应权重学习以及注意力机制进行跨尺度多周期时空特征以及外部动态影响因素的特征融合，采用多层感知机作为预测头，实现公路运输能力分布预测； 所述S1具体为： S101、获取数据：获取待预测地区公路运输能力相关历史数据，包括货车种类及数量、区域路网信息、货车运输记录信息以及对应时间的事件信息； S102、定义公路运输能力评价指标：公路运输能力由区域内货车种类、数目、载运能力和货车实际利用率决定； 所述公路运输能力评价指标计算公式为： ； 其中，为每个区域包含的货车类型的种类；为区域中第种货车的种类；为区域中第种货车的单车载运能力；为区域中第种货车的实际利用率；为时间； S103、补全运力数据：确定公路运输能力的更新频率；对于区域公路运输能力时间序列数据；若在时间点上缺失数据则采用样条插值方法来补全；为区域在时刻的运力数据； S104、确定区域运输核心点代表区域运输中心：将不同数据按照统一的空间分辨率进行栅格化处理，分成个子区域，确保区域布局和交通网络数据能够在同一空间尺度上进行分析； 为综合考虑邻接区域对于本区域的影响，利用核密度估计计算子区域人口、经济活动和交通活动的空间密度；并对人口密度、经济活动密度和交通流量密度进行加权叠加，赋予不同属性空间密度不用的权重，得到第个子区域的综合密度 ； 其中，为人口密度；为经济活动密度；为交通流量密度；为人口密度对应的核密度函数；为经济活动密度对应的核密度函数；为交通流量密度对应的核密度函数； 在综合密度图中，采用质心分析法识别出区域的综合核心运输点。

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