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龙图腾网恭喜浙江浙大网新众合轨道交通工程有限公司申请的专利一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测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：CN114529032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202111614575.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测方法是由方晖;姚依克;蒋坚迪;陈徐松;苏含贵;彭冬鸣;姜富强;林琼;何蕾;谢波;马洋平;钱琛琦;张滢;华津仪设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测方法，包括：确定地铁指定线路的待预测断面，获取待预测断面截至运营日d的历史客流数据，将历史客流数据输入基于LSTM网络的断面客流基础模型中，输出第一预测变量；实时采集运营日d+1时的实时交易数据，通过实时交易数据分析乘客的出站车站以及乘车路径，根据分析结果基于预设更新频率计算第二预测变量；将第一预测变量和第二预测变量共同输入全连接神经网络，周期性的预测待预测断面在运营日d+1时的客流。本发明利用历史断面客流数据对未来的断面客流进行基础预测，同时利用当日的实时交易数据对基础预测的结果进行修正，以应对突发短时客流，提高了断面客流预测的准确性。

本发明授权一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测方法，其特征在于，包括：确定地铁指定线路的待预测断面，获取待预测断面截至运营日d的历史客流数据，将历史客流数据输入基于LSTM网络的断面客流基础模型中，输出第一预测变量；实时采集运营日d+1时的实时交易数据，通过实时交易数据分析乘客的出站车站以及乘车路径，根据分析结果基于预设更新频率计算第二预测变量；将第一预测变量和第二预测变量共同输入全连接神经网络，周期性的预测待预测断面在运营日d+1时的客流；所述确定地铁指定线路的待预测断面，包括：根据地铁指定线路的历史发车密度和历史车辆额定载客量，动态计算指定线路在各个断面i,j的额定客运量，选择断面的历史客流超过额定客运量的断面为待预测断面；其中，i表示时段编号，i对应的时段为[Ti,Ti+Δt，Ti为时段的起始时刻，Δt为预设间隔参数，i的取值范围为[1,24*60Δt]之间的整数；j表示断面编号，j的取值范围为不超过断面总数量的正整数；所述地铁断面客流预测方法还包括断面客流基础模型的训练过程，所述训练过程包括：基于LSTM网络的架构构建断面客流基础模型；获取待预测断面在运营日d-m至运营日d期间内的历史客流数据，根据历史客流数据生成断面客流数值时间序列以及日期标签时间序列；将断面客流数值时间序列以及日期标签时间序列共同作为训练数据，根据训练数据对断面客流基础模型的网络参数进行训练；所述通过实时交易数据分析乘客的出站车站以及乘车路径，根据分析结果基于预设更新频率计算第二预测变量，包括：从实时交易数据中提取出进站交易数据，所述进站交易数据为在待预测断面对应的时段之前进站且在所述时段内未出站的实时交易数据；提取进站交易数据中的进站车站和刷卡卡号，根据刷卡卡号判断产生进站交易数据的乘客是否为常乘客；若是常乘客，获取常旅客的出站车站的概率分布，结合进站车站与出站车站之间的乘车路径的概率分布，计算常乘客通过待预测断面的第一概率；若不是常乘客，获取在运营日d-m至运营日d期间所有乘客的出站车站的概率分布，结合进站车站与出站车站之间的乘车路径，计算除常乘客以外其他乘客通过待预测断面的第二概率；将所有第一概率和第二概率累加，得到第二预测变量；所述获取常旅客的出站车站的概率分布，结合进站车站与出站车站之间的乘车路径的概率分布，计算常乘客通过待预测断面的第一概率，包括：获取在运营日d-m至运营日d期间，所述刷卡卡号在当前的进站时间前后一小时形成的时间区间内进站后对应产生的出站交易数据，统计出站交易数据中出站车站的出现次数，根据统计结果计算常旅客的出站车站的概率分布P1ExitSt；通过客流清分数据库找到进站车站与出站车站之间的所有乘车路径以及每条乘车路径的选择概率Pep；结合列车时刻表，分别判断每条乘车路径是否通过待预测断面，若通过则计算第一概率为P1ExitSt×Pep；所述获取在运营日d-m至运营日d期间所有乘客的出站车站的概率分布，结合进站车站与出站车站之间的乘车路径，计算除常乘客以外其他乘客通过待预测断面的第二概率，包括：获取在运营日d-m至运营日d期间，所有乘客在当前的进站时间前后一小时形成的时间区间内进站后对应产生的出站交易数据，统计出站交易数据中出站车站的出现次数，根据统计结果计算常旅客的出站车站的概率分布P2ExitSt；通过客流清分数据库找到进站车站与出站车站之间的所有乘车路径以及每条乘车路径的选择概率Pep；结合列车时刻表，分别判断每条乘车路径是否通过待预测断面，若通过则计算第二概率为P2ExitSt×Pep。

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