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龍圖騰網恭喜北京工業大學申請的專利一種基于興趣度的大型賽事活動交通分布預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114741845B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210249317.3，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權一種基于興趣度的大型賽事活動交通分布預測方法是由王揚;劉英苗;李炎鋒;王宏燕設計研發完成，并于2022-03-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于興趣度的大型賽事活動交通分布預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于興趣度的大型賽事活動交通分布預測方法。傳統的重力模型對于大型賽事活動交通分布預測的針對性較弱，從而可能使得模型預測誤差較大，甚至對制定相關交通組織與管控方案造成誤導。本預測方法在傳統重力模型的基礎上，將小區與小區之間的出行分布改為小區與賽區之間的出行分布；并根據大型活動的規模、項目數量等設置該活動的吸引量參數；根據小區居民對該賽事活動的興趣度設置出行量參數；當小區之間群體的參加活動的意向強度區別明顯時，可使用興趣度對距離值進行調整并設置阻抗函數以修正模型。本發明有效地提高了對大型賽事活動交通分布預測的準確性和針對性，為未來大型賽事活動的交通分布預測提供了方法。

本發明授權一種基于興趣度的大型賽事活動交通分布預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于興趣度的大型賽事活動交通分布預測方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：采集各小區對于大型賽事活動的現狀交通發生量、現狀OD分布以及其他的基礎數據，其中，所屬各小區的現狀交通發生量為Oi，大型賽事活動分賽場的吸引量為Dj，i＝1、2...n，j＝1、2...m，n表示針對大型賽事活動交通發生的小區個數，m表示該大型賽事活動分賽場的個數；步驟2：確定基于興趣度的大型賽事活動交通分布模型形式如下： 其中，Xij為小區i到大型賽事活動分賽場j的分布預測值；k為模型參數；Oi為小區i的現狀交通發生量；αi為小區i的現狀交通發生量參數，根據小區i的居民參加及觀看同類賽事活動的興趣度進行設置；Dj為賽事活動分賽場j的吸引量，此模型只針對具有多個位于不同區域的分賽場的大型賽事活動；βj為賽事活動分賽場j的吸引量參數；fcij為阻抗函數；cij為阻抗函數參數，考慮到參加賽事活動與日常出行行為存在較大區別，除了考慮小區i與賽事活動分賽場j之間的距離、時間和費用外，引入小區居民對賽事的興趣度來體現居民的出行意愿；該模型滿足約束即小區的現狀交通發生量與大型賽事活動的吸引量相等；步驟3：確定基于興趣度的大型賽事活動交通分布模型參數αi、βj和fcij的表達式小區i的現狀交通發生量參數αi，即小區i內居民對該大型賽事活動的關注度指標，與小區居民對該賽事活動的興趣度有關，因此計算公式如下： 其中，αi為小區i的現狀交通發生量參數；gi為小區i內與該賽事活動相關的體育設施數量；bi為小區i內通過網頁檢索與該賽事相關詞條的次數；大型賽事活動分賽場j的吸引量參數βj，與賽事活動的規模、賽事活動的項目數量和涉及的范圍有關，當賽事活動的規模越大、項目數量越多、涉及的范圍越廣時，吸引量參數的值越大，以調整活動地的吸引量，計算公式如下： 其中，βj為賽事活動分賽場j的吸引量參數；nj為該賽事活動分賽場j的最大容納人數；為同類型賽事可容納人數的平均值；cj為參與該賽事活動分賽場j的國家或地區的數量，此處該賽事活動若為國家級，則取參與的地區數量，若為國際性賽事，則取參與的國家數量；為同類型賽事活動參與國家或地區的平均值；pj為該賽事活動分賽場j的項目數量；為同類型賽事活動的平均項目數量；基于興趣度的大型賽事活動交通分布模型的阻抗函數fcij，采用指數函數與出行距離或出行時間成正比；除此之外，考慮到大型賽事活動的出行與居民平時出行的不同，阻抗函數還與小區的經濟水平、人口數量、小區居民對該賽事活動的興趣度成反比，計算公式如下： 其中，fcij為阻抗函數；Rij為小區i到大型賽事活動分賽場j的距離；Ni為小區i的總人數；為規劃區域內各小區人口的平均值；Gi為小區i的總產值；為規劃區域內各小區總產值的平均值；Si為小區i的商品銷售總額；為規劃區域內各小區商品銷售總額的平均值；gi為小區i內與該賽事活動相關的體育設施數量；bi為小區i內通過網頁檢索與該賽事相關詞條的次數；步驟4：標定模型參數k和λ通過小區的現狀交通發生量和大型賽事活動的吸引量預測值，以及現狀大型賽事活動的OD分布確定樣本數據集，采用最小二乘法對模型進行標定，確定模型參數k和λ。

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