龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：西南交通大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298632A
主分类号：G08G1/01
分类号：G08G1/01;G08G1/065
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明提供一种城市轨道交通车站短时客流预测模型以及预测方法，结合车站的运营数据，构建客流数据，并深度挖掘车站间空间特征，构建多关系网络；为了实现节点间空间特征的挖掘，利用空间卷积模块，在空间卷积层引入R‑GCN实现多图融合；为了实现时序特征的挖掘，利用时间卷积模块，使用TCN网络实现一维时序卷积，以此进行短时客流预测。本发明在城市轨道交通车站短时客流预测问题的应用中，具有更强的准确性与适应性，能适应各种路网下各车站的短时预测需求，对实际车站工作的指导意义更加显著，有利于提高车站的运营管理水平。
主权项：1.城市轨道交通车站短时客流预测方法，其特征在于，包括以下步骤步骤1：符号定义及客流数据构建；对城市轨道交通车站和客流数据进行符号定义，使用数据分析的方法，对车站的运营数据进行处理以得到客流数据；步骤2：多关系图结构构建；基于车站的物理连接和潜在站间关联，构建三种空间关系：物理网络、动态客流OD网络和客流相似度网络；其中，动态客流OD网络根据步骤1中的客流数据动态构建得到，随时间不断变化；步骤3：空间卷积模块构建；将构建的客流数据输入，分别与构建的不同网络进行图卷积操作，最后融合输出，得到具有空间特征的隐藏值序列并输出；步骤4：时间卷积模块构建；输入隐藏值序列，利用时间卷积机制，结合TCN网络实现预测；最后，利用全连接层得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 城市轨道交通车站短时客流预测模型以及预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号