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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法和设备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：CN119358728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411359548.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法和设备是由杨超;陈绎同;俞诚成;袁泉设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法和设备，该方法包括：基于城市居民的多源数据联合分析建立特征工程，其中多源数据包括出行调查数据、公交刷卡数据和兴趣点数据；将出行调查数据中出行方式为常规公交的记录，根据记录中家庭地址和工作地地址是否都填写，划分为第一类出行数据和第二类出行数据，并利用机器学习模型分别构建第一模型和第二模型；识别公交刷卡数据中每个用户的家庭站点地址和工作地站点地址，并根据用户的家庭站点地址和工作地站点地址是否都能够识别，划分为第一类和第二类刷卡数据；对分类后的刷卡数据分别使用第一模型和第二模型预测出行目的。与现有技术相比，本发明具有预测精度高以及高效等优点。

本发明授权一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的公交用户出行目的预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1，基于城市居民的多源数据联合分析建立特征工程，其中多源数据包括出行调查数据、公交刷卡数据和兴趣点数据； 步骤S2，选取出行调查数据中出行方式为常规公交的记录，根据记录中家庭地址和工作地地址是否都填写，划分为第一类出行数据和第二类出行数据，并利用机器学习模型分别构建第一模型和第二模型； 步骤S3，识别公交刷卡数据中每个用户的家庭站点地址和工作地站点地址，并根据用户的家庭站点地址和工作地站点地址是否都能够识别，划分为第一类刷卡和第二类刷卡数据； 步骤S4，对步骤S3分类后的刷卡数据分别使用第一模型和第二模型预测出行目的； 若某条所述的出行调查数据的家庭地址和工作地地址均未缺失，则将其划分为第一类出行数据，反之划分为第二类出行数据； 所述第一模型的构建过程包括：筛除第一类出行数据中出行目的为通勤或回家的记录，将剩余数据划分为训练集和测试集，使用机器学习模型训练并生成第一模型； 所述第二模型的构建过程包括：选取所有第二类出行数据，划分为训练集和测试集，使用机器学习模型训练并生成第二模型；所述的机器学习模型为XGBoost模型； 所述划分为第一类刷卡和第二类刷卡数据的过程包括： 若某次公交出行记录中，家庭站点地址和工作地站点地址均能识别，则将其划分为第一类刷卡数据，反之则为第二类刷卡数据； 所述步骤S4包括： 对于第一类刷卡数据，若下车站点和家庭站点地址的距离≤第三阈值，则识别为“回家”目的；若下车站点和工作地站点地址的距离≤第四阈值，则识别为“通勤”目的；对于其余未识别出行目的的第一类刷卡数据，使用第一模型预测出行目的； 对于第二类刷卡数据，使用第二模型预测出行目的。

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