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申请/专利权人：郑州地铁集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于容器云平台的多源客流预测系统及方法，具体涉及轨道交通客流预测领域。本发明的基于容器云平台的多源客流预测系统包括容器云平台、人工智能平台、日常客流预测模块和主题客流预测模块。本发明还提供一种多源客流预测方法，S1:收集系统所需的基本数据；S2:对收集到的数据进行数据质量检查和数据预处理；S3:对数据进行分析和深度挖掘；S4:对输入数据进行特征提取；S5:根据分析结果选取合适的机器学习算法，并建立客流预测模型；S6:进行模型参数调优和模型自身优化。本发明通过多数据融合输入充分考虑影响客流变化的影响因素和影响权重，实现模型的自我学习能力，能够不断迭代优化和更新，持续提升预测准确率。
主权项：1.一种基于容器云平台的多源客流预测方法，应用于一种基于容器云平台的多源客流预测系统，该预测系统包括容器云平台、人工智能平台、日常客流预测模块和主题客流预测模块；所述容器云平台用于对多源数据进行存储和处理，所述人工智能平台用于提供机器学习、深度学习的人工智能算法，所述日常客流预测模块用于针对日常运营过程中的短时、短期客流建立机器学习预测模型，所述主题客流预测模块用于针对节假日、大型活动、突发事件和春运特殊场景建立机器学习预测模型，其特征在于：该预测方法包括以下步骤：S1:收集多源客流预测系统所需的基本数据；S2:对收集到的数据进行数据质量检查和数据预处理;S3:对数据进行分析和深度挖掘；S4:对输入数据进行特征提取；S5:根据分析结果选取合适的机器学习算法，并建立客流预测模型;S6:进行模型参数调优和模型自身优化；所述步骤S5具体为：对客流数据和影响因素数据进行深度分析和挖掘，根据客流数据和影响因素数据的数据量级，结合各类算法对输入数据的要求，选择算法并建立模型，并不断的进行模型的结果验证和参数调优，从而建立预测模型；所述多源数据包括客流数据、视频数据、调研数据、气象数据和外部数据；所述预测模型为XGBoost预测模型、马尔科夫预测模型、神经网络预测模型、决策树预测模型或时间序列预测模型其中的一种。
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权利要求：
百度查询： 郑州地铁集团有限公司 一种基于容器云平台的多源客流预测系统及方法
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