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龙图腾网恭喜山东交控科技有限公司申请的专利基于深度学习的多空间轨道交通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：CN119740891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510258508.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于深度学习的多空间轨道交通客流预测方法是由李罡;李美;安俊峰;岑芸芸;蔡士智;于航;彭禹设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多空间轨道交通客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及客流预测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多空间轨道交通客流预测方法，根据站点在预设历史时间段内的客流数据，获取站点到其他各个站点的可达概率以及平均可达时间，根据站点任两日的可达概率的差异以及平均可达时间的差异，得到站点的日周期常态化客流指数和周周期常态化客流指数，并结合日周期重要性程度，得到站点的常态化客流指数，日周期重要性程度由站点在第一预设时间区间内每日的空间相似站点获取得到，最后根据常态化客流指数，得到站点的常态化客流和非常态化客流，其能够提升站点的常态化客流和非常态化客流的获取准确性。

本发明授权基于深度学习的多空间轨道交通客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多空间轨道交通客流预测方法，其特征是，包括：获取站点在预设历史时间段内的客流数据；根据所述客流数据，获取站点到其他各个站点的可达概率以及平均可达时间；根据站点任两日的可达概率的差异，以及平均可达时间的差异，得到站点的日周期常态化客流指数和周周期常态化客流指数；获取站点在第一预设时间区间内每日的空间相似站点，并根据同一空间相似站点的最大数量得到站点的日周期重要性程度；基于所述日周期重要性程度，对所述日周期常态化客流指数和周周期常态化客流指数进行加权求和，得到站点的常态化客流指数；基于所述常态化客流指数，得到站点的常态化客流和非常态化客流；获取站点所述预设历史时间段的常态化客流矩阵，以及非常态化客流矩阵；按照预设窗口大小对所述常态化客流矩阵进行滑窗，得到各个窗口，各个窗口内的常态化客流作为常态化客流预测模型的训练集，常态化客流预测模型的输出为各个窗口之后且与各个窗口相邻的常态化客流，对所述常态化客流预测模型进行训练；获取所述预设历史时间段中每日的影响因素，将每日的影响因素作为非常态化客流预测模型的输入，非常态化客流预测模型的输出为每日的非常态化客流，对所述非常态化客流预测模型进行训练；所述可达概率的获取过程，包括：获取在第二预设时间区间内由第一站点入站的乘客数量，得到第一乘客数量；获取所述第一乘客数量中，由第二站点出站的乘客数量，得到第二乘客数量；所述第一站点和第二站点为任两个不同的站点；计算所述第二乘客数量与所述第一乘客数量的比值，得到在第二预设时间区间内乘客由第一站点到达第二站点的可达概率；获取第一站点与其他各个站点每日的常态化客流差异中最小的常态化客流差异所对应的站点，作为第一站点在第一预设时间区间内每日的空间相似站点；常态化客流差异的计算公式如下： ；其中，表示第K个站点的第m日和第n日的常态化客流差异，第m日和第n日是两个不同的日期；b表示矩阵序列中的矩阵数量，即每天的第二预设时间区间的数量；表示第K个站点的第m日的可达概率矩阵序列中的第j个可达概率矩阵；表示第K个站点的第n日的可达概率矩阵序列中的第j个可达概率矩阵；表示第K个站点的第m日的平均可达时间矩阵序列中的第j个平均可达时间矩阵；表示第K个站点的第n日的平均可达时间矩阵序列中的第j个平均可达时间矩阵；表示第K个站点的第m日和第n日的第j个可达概率矩阵的可达概率差异，具体是：先获取这两个可达概率矩阵中各个位置的差值绝对值，然后计算和值，该和值为可达概率差异；表示第K个站点的第m日和第n日的第j个平均可达时间矩阵的平均可达时间差异，具体是：先获取两个平均可达时间矩阵中各个位置的差值绝对值，然后计算和值，该和值为平均可达时间差异；日周期常态化客流指数的计算公式如下： ；其中，表示第K个站点的日周期常态化客流指数；表示连续日的第一预设数量，i表示第一预设数量的连续日中的第i日；表示第K个站点的第i日和第i+1日的常态化客流差异，表示对的负相关归一化；所述根据同一空间相似站点的最大数量得到站点的日周期重要性程度，包括：根据第一站点在第一预设时间区间内每日的空间相似站点，获取最大数量的空间相似站点；所述第一站点为任一个站点；将所述最大数量与第一预设时间区间的天数的比值，作为第一站点的日周期重要性程度。

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