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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于深度递归Logit模型的城市路网车辆路径估计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：CN119851471B 。

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：202411995141.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于深度递归Logit模型的城市路网车辆路径估计方法是由孙剑;邱树涵;秦国阳设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度递归Logit模型的城市路网车辆路径估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度递归Logit模型的城市路网车辆路径估计方法，包括以下步骤：步骤1、获取城市路网车辆的轨迹数据；步骤2、初始化迭代轮次和深度递归Logit模型中效用函数的参数；步骤3、基于所述轨迹数据和参数计算损失函数；步骤4、进行梯度计算，获得更新方向；步骤5、计算下一轮次的步长，并进一步更新参数，得到更新后的参数；步骤6、判断是否达到收敛条件，若是，则输出所述更新后的参数，若否，则根据所述下一轮次的步长返回步骤2进行迭代计算，直至达到收敛条件；步骤7、根据所述最优参数，对城市路网车辆路径进行估计，得到估计结果。与现有技术相比，本发明具有提高对车辆路径的估计精度等优点。

本发明授权基于深度递归Logit模型的城市路网车辆路径估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度递归Logit模型的城市路网车辆路径估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取城市路网车辆的轨迹数据； 步骤2、初始化迭代轮次和深度递归Logit模型中效用函数的参数，其中初始参数位于可行域内，所述效用函数为线性效用函数或非线性效用函数； 步骤3、基于所述轨迹数据和参数计算损失函数； 步骤4、根据所述损失函数和L-BFGS算法进行梯度计算，获得更新方向； 步骤5、根据所述更新方向和参数计算下一轮次的步长，并进一步更新参数，得到更新后的参数； 步骤6、判断是否达到收敛条件，若是，则输出所述更新后的参数作为最终的最优参数，若否，则根据所述下一轮次的步长返回步骤2进行迭代计算，直至达到收敛条件； 步骤7、根据深度递归Logit模型中的所述最优参数，对城市路网车辆路径进行估计，得到估计结果； 采用所述线性效用函数时，所述得到更新后的参数的步骤包括： 根据所述更新方向和参数进行线搜索，得到满足条件的下一轮次的步长，所述线搜索过程包括： 若ρMβi+t·di≥1，则更新t＝t2，直到ρMβi+t·di1，得到最终的下一轮次的步长； 根据所述下一轮次的步长和更新方向更新参数，得到更新后的参数βi+1，表示为： βi+1＝βi+t·di 式中，βi+1为更新后的参数，表示第i+1轮次的参数，βi为第i轮次的参数，ρ·表示矩阵的谱半径，t为步长，di为第i轮次的更新方向； 采用所述非线性效用函数时，所述得到更新后的参数的步骤包括： 根据所述更新方向和参数进行线搜索，得到满足条件的下一轮次的步长，所述线搜索过程包括： 若ρMθi+t·di≥1，则更新t＝t2，直到ρMθi+t·di1，得到最终的下一轮次的步长； 根据所述下一轮次的步长和更新方向更新参数，得到更新后的参数θi+1，表示为： θi+1＝θi+t·di 式中，θi+1为更新后的参数，表示第i+1轮次的参数，θi第i轮次的参数，ρ·表示矩阵的谱半径，t为步长，di为第i轮次的更新方向； 所述得到估计结果的步骤包括： 给定起点o和终点d，基于所述最优参数，计算深度递归Logit模型的状态转移概率，估计出起终点之间的车辆路径结果； 其中，所述状态转移概率的构建步骤包括： 在路段k，设定在下游邻接状态集合Ak中依概率选择下一个状态a，构建贝尔曼方程，表达式为： 式中，Vdk为状态k到d的下游期望效用，Vdk为状态a到d的下游期望效用，μ为极值Gumbel分布的参数系数，Vdd为状态d到d的下游期望效用，默认为0，为期望，εa|k为即时效用v′a|k中的误差成分，va|k为即时效用v′a|k的确定性成分，即为效用函数，包括线性效用函数和非线性效用函数，k为状态，表示车辆处于某个路段k，a为相邻下游状态，表示与路段k相邻的路段a； 设定εa|k服从参数为0,μ的极值Gumbel分布，表示为： εa│k～Gumbel0,μ2 根据式1和2，得到： 令指数邻接效用矩阵M的元素得到： 式中，δka为邻接矩阵δ的元素，为状态a到d的下游期望效用的指数； 设定所有的状态k能够以任意路径、任意步数到达终点d，将式4改写为： zd＝δ⊙Mzd+bd5 式中，bd是一个单位向量，zd为所有状态到d的下游期望效用的指数向量 将式5变形，得到： zd＝I-δ⊙M-1bd6 式中，I为单位向量； 设定zd有唯一非负解，求解式6得到状态转移概率，表达式为： 式中，pda|k为从k转移到a的状态转移概率。

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