申请/专利权人：上海交通大学宁波人工智能研究院

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117689080A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/40;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/23;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明公开了一种城市轨道交通时空客流预测系统，涉及城市轨道交通场景下客流预测技术领域，包括：超图生成模块、特征学习模块和输出模块，特征学习模块有三个，每个所述特征学习模块包括N对所述时间特征学习子模块和所述空间特征学习子模块，N为大于等于1的整数。本发明还公开了一种城市轨道交通时空客流预测方法，包括：S1000、数据采集，S2000、数据清理与标注，S3000、定义预测模型，S4000、训练预测模型，S5000、使用预测模型进行预测。本发明提高了客流预测模型的预测精确度。

主权项：1.一种城市轨道交通时空客流预测系统，其特征在于，包括：超图生成模块，根据站点线路的连接关系以及客流数据，动态生成复合超图；特征学习模块，通过所述复合超图学习客流的特征向量，所述特征向量包括时间特征向量和空间特征向量；所述特征学习模块包括时间特征学习子模块和空间特征学习子模块，分别学习所述时间特征向量和所述空间特征向量，所述时间特征学习子模块和所述空间特征学习子模块串行连接；所述特征学习模块有三个，每个所述特征学习模块包括N对所述时间特征学习子模块和所述空间特征学习子模块，N为大于等于1的整数；输出模块，将所述特征向量进行映射，输出客流预测值；三个所述特征学习模块并联连接，N对所述时间特征学习子模块和所述空间特征学习子模块依次连接，所述超图生成模块分别和三个所述特征学习模块通信连接，三个所述特征学习模块通信连接和所述输出模块通信连接。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学宁波人工智能研究院 一种城市轨道交通时空客流预测系统和方法

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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD