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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种行驶目的地预测方法和系统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：CN117171635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310963825.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种行驶目的地预测方法和系统是由贾瑞祺;郭文明;刘嘉成设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行驶目的地预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种驶目的地预测方法和系统，该方法包括：获取开放平台的营运车辆GPS数据并清洗；对营运车辆GPS数据进行地理位置编码；将预处理后的数据输入序列生成算法进行模型训练得到序列生成模型；将预处理后的数据输入序列分类算法进行模型训练得到序列分类模型；获取行驶过程中的车辆行驶GPS数据；对车辆行驶GPS数据进行地理位置编码；将预处理后的数据分别输入训练好的模型，分别输出旅途间预测结果和终点预测结果；通过结果输出模块展示输出结果。本发明通过车辆轨迹数据，使用深度学习技术对车辆的目的地进行预测，解决了传统图神经网络技术方案中数据稀疏、结点难以确定等问题，具有良好的可迁移能力和灵活性，大幅提升了预测性能。

本发明授权一种行驶目的地预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种行驶目的地预测方法，其特征在于，包括： 步骤1.1：获取开放平台的营运车辆GPS数据并清洗； 步骤1.2：对营运车辆GPS数据进行预处理，该预处理至少包括地理位置编码，以产生对应的位置信息字符串； 步骤1.3：将预处理后的数据输入序列生成算法进行模型训练得到序列生成模型；在所述的序列生成算法为长短时记忆网络的情况下，编码器将任意长度的位置信息字符串输入到一个向量c里，解码器得到向量c之后将信息解码，并输出为序列； 步骤1.4：将预处理后的数据输入序列分类算法进行模型训练得到序列分类模型；在所述序列分类算法为Test-CNN的情况下，Embeddinglayer将每一个词表征为一个向量；每一个GeoHash标记视为一个词，需要将GeoHash序列中的每一个位置标记转换成向量的形式；随后进入卷积层，输入一个包含s个标记的序列，设定每个标记的Embedding向量为d维，则输入为s×d，将该输入视为一幅图像，卷积提取相邻标记的特征，采用一维卷积，卷积核的宽度为词向量的维度d，则卷积核大小为w×d；随后将数据传入池化层进一步提取特征并压缩矩阵大小；序列分类模型末端连接全连接层和Softmax层输出最终分类； 步骤2：获取行驶过程中的车辆行驶GPS数据； 步骤3：对车辆行驶GPS数据进行预处理，该预处理至少包括地理位置编码，以产生对应的位置信息字符串； 步骤4：将步骤3预处理后的数据输入序列生成模型和序列分类模型，分别输出旅途间预测结果和终点预测结果； 步骤5：通过结果输出模块展示旅途间预测结果和终点预测结果。

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