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龙图腾网获悉盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司申请的专利基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度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：CN119378844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411254112.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度方法是由徐秀芳;王志漩;徐森;郭乃瑄;许贺洋;卞学胜;高婷;丁远富设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度方法，其中，方法包括：获取乘客流量时间序列的乘客流量相交子序列；根据乘客流量时间序列和乘客流量相交子序列，获取原始序列潜在表示和子序列潜在表示；根据子序列潜在表示，计算对比损失；根据原始序列潜在表示，计算重构损失和聚类损失；联合对比损失、重构损失和聚类损失反向传播优化网络，获取乘客流量聚类结果；根据乘客流量聚类结果，进行公交调度。本发明的基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度方法，联合对比损失、重构损失和聚类损失反向传播优化网络获取乘客流量聚类结果并进行公交调度，提高了乘客流量特性信息的挖掘效率和精度，提升了后续公交调度的适宜性。

本发明授权基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度方法在权利要求书中公布了：1.基于对比学习和自监督时间序列聚类的公交调度方法，其特征在于，包括： 获取乘客流量时间序列；乘客流量时间序列包括：一一对应的历史时刻和乘客人数； 对乘客流量时间序列进行随机裁剪，获取乘客流量相交子序列； 将乘客流量时间序列和乘客流量相交子序列输入编码器，获取原始序列潜在表示和子序列潜在表示； 根据子序列潜在表示，计算对比损失； 根据原始序列潜在表示，计算重构损失； 将原始序列潜在表示进行聚类，计算聚类损失； 联合对比损失、重构损失和聚类损失反向传播优化网络，获取乘客流量聚类结果；乘客流量聚类结果为：不同时间段对应的乘客流量特性； 根据乘客流量聚类结果，进行公交调度； 其中，编码器执行如下操作： 在输入序列随机选择的时间戳上屏蔽潜在向量，获取增强上下文视图； 根据上下文视图，对时间序列的每个通道进行独立变换，获得综合频域表示； 计算综合频域表示的功率谱，并确定主导频率成分； 自适应滤除功率谱中的高频分量，获取； 基于全局滤波器从综合频域表示中学习，获取第一滤波特征； 基于局部滤波器从自适应滤波后的数据中学习，获取第二滤波特征； 整合第一滤波特征和第二滤波特征，获取频域数据； 基于快速傅里叶反变换将频域数据转换回时域，获取重整时域数据； 将增强表示的重整时域数据传入卷积层； 将卷积层的输出和输入序列进行残差连接，并通过的卷积调整输出通道数，输出输入序列的潜在表示，其中，卷积层由三层扩张一维卷积组成，扩张率为2的指数递增，每一层后辅以ReLU激活函数； 其中，根据子序列潜在表示，计算对比损失，包括： 将来自同一乘客流量时间序列的子序列中相同时间戳的潜在表示作为第一正对，将来自同一乘客流量时间序列的子序列中不同时间戳的潜在表示作为第一负对，根据第一正对和第一负对，计算时间对比损失； 将来自同一乘客流量时间序列的子序列在相同时间戳的潜在表示作为第二正对，将来自不同乘客流量时间序列的子序列在相同时间戳的潜在表示作为第二负对，根据第二正对和第二负对，计算实例对比损失； 根据时间对比损失和实例对比损失，确定对比损失； 其中，根据原始序列潜在表示，计算重构损失，包括： 将原始序列潜在表示通过解码器的GRU层处理，获取每个时间步的GRU输出； 将GRU输出传入规范化层返回经过处理后的预测序列； 根据乘客流量时间序列和预测序列，计算重构损失； 其中，根据原始序列潜在表示进行聚类，计算聚类损失，包括： 对经过编码器的目标序列进行FuzzyC-means聚类，得到每个目标序列的聚类标签及聚类中心； 根据聚类标签及聚类中心，获得基于概率质心的聚类损失。

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