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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测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：CN116108693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310253714.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法是由季彦婕;孟祥赫;张凡;刘勇;刘攀设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法，包括以下步骤：1、基于空网格建模，结合爬取的POI数据实现网格功能区识别；2、基于实际订单数据，进一步根据功能区分类挖掘再生特征数据，建立交通特性模型；3、基于电池容量和单位耗电量，建立电量特性模型；4、基于交通特性模型和电量特性模型，采用蒙特卡洛仿真方法建立共享电单车换电需求预测框架。本发明弥补了传统使用美国居民调查数据预测的不匹配性，利用数据驱动从时间和空间两个角度挖掘符合区域特点的共享电单车换电需求特性，对共享电单车的运营以及进一步的换电站选址和定容规划具有重要作用。

本发明授权一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹数据挖掘的共享电单车换电需求预测方法，其特征在于，对目标区域进行空间网格建模，在各个空间网格中提取共享电单车的实际轨迹数据、电池容量和单位耗电量，通过执行以下步骤，建立共享电单车单体模型，并基于共享电单车单体模型实现共享电单车换电需求的预测； 步骤1：将目标区域按照预设的空间尺度均匀划分为不同空间网格，爬取各个空间网格的POI数据，并基于核密度分析与频率密度法对各个空间网格的功能属性进行识别，获得目标区域的功能区类别； 步骤2：对实际轨迹数据进行清洗与处理，并从中挖掘出用户使用的时空特性规律，分别根据目标区域的各个功能区类别提取共享电单车需求集、状态概率转移矩阵、行驶距离和行驶速度概率密度函数，构建交通特性模型； 步骤2的具体步骤如下： 步骤2-1：建立共享电单车需求OD集： ； ； ； ； 式中：和分别为共享电单车出发点集合和终点集合，和分别为第类功能区的出发点集合和终点集合，和表示出发点和终点的经度、纬度和时刻； 步骤2-2：建立状态概率转移矩阵： 按照每两小时划分，通过统计各时刻向另一地点转移的车辆数，得到t时刻的状态转移概率矩阵如下： ； 式中：表示在时刻内用户从功能区到功能区的概率，且，即由功能区出发，前往其他功能区的概率总和为1； 步骤2-3：根据已有出行信息，计算网格之间的平均行驶距离，同时，整体平均行驶速度服从正态分布： ； 其中，，； 步骤3：基于电动车的初始荷电状态的分布特征、电池容量以及单位里程耗电量，构建共享电单车的电量特性模型； 步骤3的具体步骤如下： 步骤3-1：首次出行的初始电池荷电状态服从正态分布： ； 其中，=0.8，=0.1； 步骤3-2：计算到达目的地后共享电单车的剩余电池荷电状态为： ； 式中：表示到达目的地时的荷电状态；表示从地点出发时的荷电状态；为损耗系数，表征行驶过程道路爬坡造成的电量损失；为行驶里程；为每公里耗电量；为电池容量； 步骤4：对目标区域共享电单车数量初始化参数后，将交通特性模型与电量特性模型作为输入，将目标区域共享电单车的换电需求作为输出，利用蒙特卡洛进行仿真，构建共享电单车单体模型。

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