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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于四叉树的出租车时空层次预测方法和存储介质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：CN113901987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111054419.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于四叉树的出租车时空层次预测方法和存储介质是由赵生捷;贾文祯;邓浩设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于四叉树的出租车时空层次预测方法和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于四叉树的出租车时空层次预测方法和存储介质。获取出租车起点‑终点数据集后，提取出租车在不同位置的频繁次数，划分城市区域，并利用聚类算法对中心位置聚类，使用双通道矩阵分析数据，最后使用预测模型预测出租车在划分区域内的交通流量，实现时空层次预测。与现有技术相比，本发明具有可有效准确地预测城市交通情况等优点。

本发明授权一种基于四叉树的出租车时空层次预测方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于四叉树的出租车时空层次预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标城市的出租车起点-终点历史信息，包括行程开始时的时间和位置坐标以及行程结束时的时间和位置坐标； S2、利用Apriori算法统计出租车起点-终点历史信息的频繁次数； S3、根据步骤S2中获得的频繁次数，使用四叉树区域划分法将目标城市区域划分，得到新城市区域； S4、根据新城市区域划分结果计算得到每个区域的中心位置，中心位置信息包含纬度和经度，将中心位置的出租车起点-终点历史信息定义为区域的出租车起点-终点历史信息； S5、利用高斯混合聚类算法将中心位置进行聚类，获得每个中心位置所属的类； S6、使用双通道矩阵将新城市区域的频繁次数进行统计分析，获得时序的双通道矩阵； S7、使用预测模型根据时序的双通道矩阵预测出租车在新城市区域流入流出交通流量，得到时空层次预测结果； S2中所述Apriori算法具体步骤如下： 对所有区域的所有出租车每小时的访问进行分组，并将访问次数转换为Apriori算法的布尔值，并根据布尔值构建布尔表，布尔表的行代表出租车每小时访问的位置列表，构建布尔表后，使用Apriori算法生成每小时的频繁次数集合； S3所述的四叉树区域划分法具体步骤如下： 根据所有区域的出租车频繁次数，使用四叉树算法将城市划分为四个四边形区域； 如果某个四边形区域的频繁次数除以该城市总频繁次数的值大于设定阈值，则将该四边形区域划分为四个新四边形区域； 直至所有四边形区域的频繁次数除以该城市总频繁次数的值均大于设定阈值； S7中所述预测模型为两个不同且相互独立的预测模型，输入是时序的双通道矩阵，输出是预测的双通道矩阵；所述预测模型分别为时空残差网络预测模型和时空3D网络预测模型。

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