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龍圖騰網恭喜重慶理工大學申請的專利一種基于K-means聚類和小波分解的車速預測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115049134B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210703990.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權一種基于K-means聚類和小波分解的車速預測方法是由羅勇;趙爽;李豪;翁勇永;陶渝杰;李莉莎;張隆;邱曉斌設計研發(fā)完成，并于2022-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于K-means聚類和小波分解的車速預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于K?means聚類和小波分解的車速預測方法，采集車輛歷史行車數據，建立車輛原始車速序列；將原始車速序列劃分為若干等時長的工況塊，基于K?means聚類算法對每個工況塊分類；采用小波分解將所有工況塊分解為Y個子序列；利用RBF神經網絡對每個子序列進行訓練，得到子序列預測模型；利用K?means聚類算法判斷當前工況塊所屬類別，確定對應的車速預測模型；對當前工況塊進行分解，采用對應的子序列車速預測模型對當前工況塊分解得到的子序列車速進行預測；對預測結果累加，即得最終車速預測結果。本方法能夠減少車速的非平穩(wěn)性和單一預測模型泛化能力降低對車速預測精度的影響，從而提高車速預測精度。

本發(fā)明授權一種基于K-means聚類和小波分解的車速預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于K-means聚類和小波分解的車速預測方法，其特征在于：步驟如下：1采集車輛歷史行車車速數據，基于時間軸建立車輛原始車速序列；2將原始車速序列劃分若干個等時長的工況塊，基于K-means聚類算法將所有工況塊聚類為X個類別；3采用小波分解將每個類別下的工況塊進行分解，將每個工況塊分解為Y個子序列；4將同一類別下每個工況塊分解得到的Y個子序列按子序列的對應關系構建得到Y個數據集，X個獨立類別共X*Y個數據集，利用RBF神經網絡分別對每個類別中構建的Y個數據集進行訓練，得到每個類別下各子序列對應的車速預測模型；5按步驟2的工況塊時長規(guī)則對當前工況進行構建，得到當前工況塊；利用所述K-means聚類算法判斷當前工況塊所屬類別，由此確定對應類別下的所有子序列車速預測模型；6利用所述小波分解對當前工況塊進行分解，得到當前工況塊下的Y個子序列；每個子序列采用步驟5確定的與該子序列對應的子序列車速預測模型對當前工況塊分解得到的子序列車速進行預測，得到與子序列個數對應的Y個子序列車速預測結果；7對步驟6得到的Y個子序列車速預測結果累加，即得到最終的車速預測結果。

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