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龙图腾网获悉华中科技大学;扬州工业职业技术学院申请的专利基于多源出行数据融合的共享交通工具停放设施选址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：CN121615526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610142774.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多源出行数据融合的共享交通工具停放设施选址方法是由刘起豪;徐学才;林昕设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源出行数据融合的共享交通工具停放设施选址方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于多源出行数据融合的共享交通工具停放设施选址方法，涉及城市交通规划技术领域，包括：采集研究区域内的空间数据；基于网格化的骑行终点数据，得到各网格的显性需求密度；筛选设施外停放点，采用聚类算法识别高频停放热点簇，计算得到各网格的隐性需求密度；将显性需求密度和隐性需求密度按权重融合得到各网格的综合需求密度，选取初步候选点并设置最小间距，对初步候选点进行可行性筛选，得到候选点集合；建立双目标优化模型，采用改进NSGA‑II算法进行迭代优化，达到迭代停止条件后输出Pareto最优解集。本发明能实现需求覆盖率与建设成本的平衡，为城市共享交通设施规划提供科学的决策支持方法。

本发明授权基于多源出行数据融合的共享交通工具停放设施选址方法在权利要求书中公布了：1.基于多源出行数据融合的共享交通工具停放设施选址方法，其特征在于，包括： S1、采集研究区域内的共享交通平台轨迹数据、现有停放设施数据和城市空间数据，对数据进行预处理后映射到规则网格系统中，得到网格化的空间数据基础； S2、基于网格化的骑行终点数据，采用核密度估计方法分时段计算每个网格的停放需求密度，得到各网格在不同时段的显性需求密度； S3、计算每个骑行终点到最近现有设施的距离，筛选出距离超过阈值的骑行终点作为设施外停放点，对设施外停放点采用DBSCAN密度聚类算法识别高频停放热点簇，计算各热点簇的隐性需求强度并分配到其覆盖的网格中，得到各网格的隐性需求密度； S4、将显性需求密度和隐性需求密度按权重融合得到各网格的综合需求密度，选取综合需求密度高于设定分位数的网格作为高需求区域，在高需求区域内选择人流密集型兴趣点周边的高需求网格中心作为初步候选点并设置最小间距，对初步候选点进行可行性筛选，得到候选点集合； S5、定义二元决策变量表示候选点是否建设设施，建立双目标优化模型，采用改进NSGA-II算法进行迭代优化，改进NSGA-II算法包括对候选点按地理位置进行空间聚类后采用分层策略初始化种群、采用基于空间邻域的交叉操作、以及计算融合目标空间和决策空间的双空间拥挤度距离进行个体选择，达到迭代停止条件后输出Pareto最优解集； 步骤S5中建立双目标优化模型，具体为： 定义决策变量为，其中p为候选点索引，表示在候选点建设停放设施，表示不建设，每个个体对应一个完整的决策向量，其代表一种选址方案，其中N为候选点总数； 建立双目标优化模型，第一个目标为最大化需求覆盖率： ； 其中，T为时段总数，为时段t的权重系数，G为所有网格的集合，为网格g在时段t的显性需求密度，为选址方案x在时段t对网格g的服务容量，由服务半径内所有被选中设施点的容量之和决定； 第二个目标为最小化建设成本： ； 其中，为在候选点建设设施的成本； 约束条件包括：总成本不超过预算上限B即，以及需求覆盖率不低于最小要求即。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学;扬州工业职业技术学院，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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