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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种不同天气状况下机动车驾驶行为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：CN116311944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310312985.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种不同天气状况下机动车驾驶行为预测方法是由钱聪;顾翔;程邓阳;杜超楠;张一迪;王进设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不同天气状况下机动车驾驶行为预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于车辆轨迹预测技术领域，具体涉及一种不同天气状况下机动车驾驶行为预测方法。本发明目的是针对传统的驾驶行为预测模型普遍未考虑时空特征之间的关联性以及不同天气状态等复杂外部因素，并且时间特征捕获能力低等问题，提出驾驶行为预测模型，提高模型的预测精度，为相邻车辆提供实时的驾驶行为依据和规划决策。本发明基于改进HMM模型可以通过观察状态推断出不可观察的状态，可以有效解决时间相关性变换的最优路径问题，预测性能得到改进。Catboost模型将打乱的样本预测结果的一阶和二阶梯度，构建树结构，有效缓解预测偏移。本发明能够有效提高不同天气状态下的驾驶行为预测的准确性。

本发明授权一种不同天气状况下机动车驾驶行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种不同天气状况下机动车驾驶行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建Catboost回归预测模型； S2：从前车车载电脑设备中获取车辆行驶速度以及行车加速度的数据，得到数据data1；数据为当前的行车速度和行车加速度，每3秒采集一次，得到数据speed和acceleration；结合车辆行驶时间的天气状况，将晴天、雨天、雪天、雾天四种天气变量列为标签，合并进数据data1，命名为数据data2； S3：使用pandas工具的info方法统计特征缺失情况；使用pandas工具的describe方法统计变量的平均值，标准差，最大值，最小值，分位数信息；确认数据无异常情况，对数据进行计算，得到数据data3； 所述S3的对数据进行计算具体步骤包括： S3.1、计算初始状态矩阵：统计数据中speed和acceleration的变换，序列标记分别为加速，减速，匀加速，匀减速，匀速的次数，即得到了初始状态矩阵A； S3.2、HMM描述了两个随机过程之间的关系：一个由一组隐藏的状态S={S1，S2，...，SN}，其中N为无法直接测量的隐藏状态的数量；另一个随机过程由一组M个观察符号V={V1，V2，...，VM}；隐藏状态序列是Q={Q1，Q2，...，QT}，观察序列是O={O1，O2，...，OT}，其中T是序列的长度；使用HMM参数的序列通过分析观察序列来确定未观察到的状态；由数据speed和acceleration得到状态转移矩阵B： B＝[bij]n*n 其中，bij是在时刻t处于状态Si的条件下时刻t+1转移到状态Sj的概率bij＝Pqt＝0|it＝st； S3.3、计算预测序列的概率，得到数据data3； S4：标签建立，将数据集data3拆分，分为训练集和测试集，70%训练集和20%测试集； S5：构建调优模型；Catboost采用了完全对称树作为基模型，嵌入了自动将类别型特征处理为数值型特征的算法； 所述S5的具体步骤包括： S5.1：对分类特征进行统计，计算特征出现的频率； S5.2：加上超参数，生成新的数值型特征； S5.3：在对模型调优时使用超参数自动化框架Optuna单次执行，负责管理优化，记录实验结果； S6：减免预测实验模型梯度消失，深层网络拟合同等函数需要用到resnet，潜在的恒等映射函数为：HX=X，将网络设计成HX=FX+X，利用1*1的卷积改变通道数目，转化为残差函数：FX=HX=X； S7：将预测概率data3的训练集和测试集通过Catboost回归预测模型，所得结果概率data_pred，将data_pred返还HMM模型，得到输出的预测结果predictedspeed和predictedacceleration； 所述S7的具体步骤包括：S7.1：分别输入晴天、雨天、雪天、雾天四种天气变量； S7.2：其他车辆的驾驶行为预测结果作为本车辆行驶依据； S7.3：模型评价，使用平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE和决定系数R2来测试模型训练效果。

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