(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111386336.2 (22)申请日 2021.11.22 (71)申请人 北京中交兴 路信息科技有限公司 地址 100176 北京市海淀区东北旺西路8号 中关村软件园27号院千方大厦A座 (72)发明人 李红兴　蔡抒扬　夏曙东　陈利玲　 孙智彬　张志平　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 代理人 付婧 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/36(2019.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 5/02(2006.01) (54)发明名称 一种交通运力的预测方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种交通运力的预测方法、 装 置、 设备及存储介质， 方法包括： 根据货运车辆的 轨迹数据提取车辆的运输起点和终点； 将待测区 域内的兴趣点与所述运输起点和终点进行匹配， 得到待测区域内每个兴趣点对应的历史货运车 辆数； 根据每个 兴趣点对应的历史货运车辆数筛 选出多个热门兴趣点； 将多个热门兴趣点对应的 历史货运车辆数输入预训练的交通运力预测模 型， 得到热门兴趣点对应的货运车辆数预测结 果。 根据该方法， 通过对车辆的历史停靠数据进 行分析， 得到兴趣点的历史货运车辆数， 根据历 史货运车辆数以及预训练的神经网络模型， 得到 未来某段时间兴趣点的运力预测结果， 利于物流 企业或者个人车主对运输风险的规避， 降低车辆 空载的概 率。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114169588 A 2022.03.11 CN 114169588 A 1.一种交通 运力的预测方法， 其特 征在于， 包括： 根据货运车辆的轨 迹数据提取 车辆的运输起 点和终点； 将待测区域内的兴趣点与 所述运输起点和终点进行匹配， 得到待测区域内每个兴趣点 对应的历史货运车辆数； 根据每个兴趣点对应的历史货运车辆数筛 选出多个热门兴趣点； 将多个热门兴趣点对应的历史货运车辆数输入预训练的交通运力预测模型， 得到热门 兴趣点对应的货运车辆数 预测结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据货运车辆的轨迹数据提取车辆的运输 起点和终点， 包括： 获取待测区域内车辆的轨 迹数据； 根据车辆的轨 迹数据提取 车辆的停靠数据； 删除小于预设停靠时长阈值的停靠点以及不属于物流停靠的停靠点， 得到物流停靠点 集合； 将所述物流停靠点 集合中的停靠点按照时间顺序， 两 两依序确定为 运输起点和终点。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据每个兴趣点对应的历史货运车辆数筛 选出多个热门兴趣点之后， 还 包括： 获取每个热门兴趣点对应的货运车辆； 查询所述货运车辆所属的物流 运输企业； 根据每个热门兴趣点与历史货运车辆数以及物流运输企业之间的关系， 构建第 一交通 运力知识图谱。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据每个兴趣点对应的历史货运车辆数筛 选出多个热门兴趣点之后， 还 包括： 获取每个热门兴趣点对应的货运车辆； 查询所述货运车辆对应的车主 身份信息； 根据每个热门兴趣点与历史货运车辆数以及车主身份之间的关系， 构建第 二交通运力 知识图谱。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将多个热门兴趣点对应的历史货运车辆数 输入预训练的交通 运力预测模型之前， 还 包括： 训练所述交通 运力预测模型； 所述交通 运力预测模型为Co nv‑LSTM神经网络模型。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将多个热门兴趣点对应的历史货运车辆数 输入预训练的交通 运力预测模型， 得到热门兴趣点对应的货运车辆数 预测结果， 包括： 根据多个热门兴趣点对应的历史货运车辆数构建时空矩阵， 将构建好的时空矩阵输入 卷积层， 得到提取的空间特 征； 将提取的空间特 征输入LSTM层， 得到提取的时空特 征； 将提取的时空特 征输入归一化层， 得到预测出来的热门兴趣点对应的货运车辆数。 7.根据权利要求1 ‑6任一项所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 将第一交通运力知识图谱、 第二交通运力知识图谱、 热门兴趣点对应的货运车辆数预 测结果在前端 进行展示。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114169588 A 28.一种交通 运力的预测装置， 其特 征在于， 包括： 提取模块， 用于根据货运车辆的轨 迹数据提取 车辆的运输起 点和终点； 匹配模块， 用于将待测区域内的兴趣点与所述运输起点和终点进行匹配， 得到待测区 域内每个兴趣点对应的历史货运车辆数； 筛选模块， 用于根据每 个兴趣点对应的历史货运车辆数筛 选出多个热门兴趣点； 预测模块， 用于将多个热门兴趣点对应的历史货运车辆数输入预训练 的交通运力预测 模型， 得到热门兴趣点对应的货运车辆数 预测结果。 9.一种交通运力的预测设备， 其特征在于， 包括处理器和存储有程序指令的存储器， 所 述处理器被配置为在执行所述程序指 令时， 执行如权利要求 1至7任一项 所述的交通运力的 预测方法。 10.一种计算机可读介质， 其特征在于， 其上存储有计算机可读指令， 所述计算机可读 指令被处 理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种交通 运力的预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114169588 A 3