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龙图腾网恭喜中电科新型智慧城市研究院有限公司申请的专利交通出行订单预测方法、装置及设备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：CN119294607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411572230.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权交通出行订单预测方法、装置及设备是由闫啸;肖骥;莫家勤;李木俊设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通出行订单预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了交通出行订单预测方法、装置及设备，方法包括：获取在第一时间段内目标城市的多个地区在每个单位时间段的交通出行订单，得到多条第一历史订单序列；通过自注意力神经网络模型，从多个地区内的第一历史订单序列中提取空间特征向量；通过自注意力神经网络模型，从每个单位时间段内的第一历史订单序列中提取时间特征向量；通过自注意力神经网络模型根据时间特征向量和空间特征向量，预测至少一个地区在未来一个或多个单位时间段的交通出行订单。本申请通过从历史订单序列中提取空间特征向量和时间特征向量，再结合二者对未来的交通出行订单进行预测，从而将模型的计算次数从全量的变成稀疏的，提高了模型计算效率。

本发明授权交通出行订单预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种交通出行订单预测方法，其特征在于，包括：获取在第一时间段内目标城市的多个地区在每个单位时间段的交通出行订单，得到多条第一历史订单序列；以所述地区对多条所述第一历史订单序列进行分类，通过自注意力神经网络模型，从多个所述地区内的向量形式的所述第一历史订单序列中提取空间特征向量；以所述单位时间对多条所述第一历史订单序列进行分类，通过所述自注意力神经网络模型，从每个所述单位时间段内的向量形式的所述第一历史订单序列中提取时间特征向量；通过所述自注意力神经网络模型根据所述时间特征向量和所述空间特征向量，预测至少一个地区在未来一个或多个所述单位时间段的所述交通出行订单；所述自注意力神经网络模型包括编码器，所述编码器中包括第一多头自注意力层和第二多头自注意力层；以所述地区对多条所述第一历史订单序列进行分类，通过自注意力神经网络模型，从多个所述地区内的向量形式的所述第一历史订单序列中提取空间特征向量，包括：将每个所述地区内的向量形式的所述第一历史订单序列合并，得到多条第二历史订单序列；基于所述地区之间来往紧密程度对所述地区进行分组，得到多个空间组；其中，所述地区之间来往紧密程度根据所述单位时间的所述交通出行订单的订单数量、出行时间、出行距离中的至少一个确定；通过所述第一多头自注意力层，在每个所述空间组内的所述第二历史订单序列之间进行自注意力计算，提取局部空间特征向量；将所述空间组内的所有第二历史订单序列进行合并，得到多个第三历史订单序列；通过所述第二多头自注意力层，在每个所述第三历史订单序列之间进行自注意力计算，提取全局空间特征向量；所述编码器中还包括第三多头自注意力层、第四多头自注意力层以及第五多头自注意力层；以所述单位时间对多条所述第一历史订单序列进行分类，所述通过所述自注意力神经网络模型，从每个所述单位时间段内的向量形式的所述第一历史订单序列中提取时间特征向量，包括：将每个所述单位时间段内的向量形式的所述第一历史订单序列合并，得到多个第四历史订单序列；通过所述第三多头自注意力层，在每天内的所述第四历史订单序列之间进行自注意力计算，提取所述单位时间段的时间特征向量；若所述第一时间段大于一周，则将每天的所述第四历史订单序列合并，得到多条第五历史订单序列；通过所述第四多头自注意力层，在每周内的所述第五历史订单序列之间进行自注意力计算，提取天的时间特征向量；若所述第一时间段大于或等于一个月，则将每周的所述第五历史订单序列合并，得到多条第六历史订单序列；通过所述第五多头自注意力层，在每月内的所述第六历史订单序列之间进行自注意力计算，提取周的时间特征向量；所述第三多头自注意力层中还嵌入有环境信息，以使所述第三多头自注意力层还提取每个所述单位时间段的环境信息特征向量；所述环境信息包括对应每个所述单位时间段的天气、温度、风速、路况信息中的至少一种。

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