申请/专利权人：南京熊猫电子股份有限公司;南京熊猫信息产业有限公司

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744705A

主分类号：G06N3/045

分类号：G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/049;G06N3/0464;G06N3/084;G06F18/25;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请涉及一种基于自注意力机制和TCN‑BiGRU模型的短时车站出站客流预测方法。该方法包括：获取目标预测站点的预测时间段的天气信息、时间属性、发生的特殊事件以及预测时间段是否属于高峰期，作为特征数据；将所述特征数据输入预先训练好的基于自注意力机制和TCN‑BiGRU的客流预测模型，对所述目标预测站点的预测时间段的出站客流量进行预测，获得所述目标预测站点的预测时间段的出站客流量，由此，提高了客流预测的不准确性和不稳定性。

主权项：1.一种基于自注意力机制和TCN-BiGRU模型的短时车站出站客流预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标预测站点的预测时间段的天气信息、时间属性、发生的特殊事件以及预测时间段是否属于高峰期，作为特征数据；将所述特征数据输入预先训练好的基于自注意力机制和TCN-BiGRU的客流预测模型，对所述目标预测站点的预测时间段的出站客流量进行预测，获得所述目标预测站点的预测时间段的出站客流量；其中，所述客流预测模型的训练方式为：根据预设时间间隔对轨道交通的运营时间进行切分，获得各时间段作为样本时间段；对轨道交通全线网的历史交易数据进行处理和清洗，提取出每天的每个出站站点在各样本时间段tn内的出站客流ysn和全线网其他车站在时间段[mintn-tin,maxtn]之内的出站客流，其中，mintn为时间段tn的最小值，tin为每个人的出站时间-入站时间不超过轨道交通规定的站内逗留时间，maxtn为时间段tn的最大值；将每天的每个出站站点在各样本时间段tn内的出站客流ysn和全线网其他车站在时间段[mintn-tin,maxtn]之内的出站客流，以及对应的天气信息、时间属性、发生的特殊事件、否属于高峰期进行特征拼接，获得各样本时间段的特征样本序列，生成特征样本序列集；对所述特征样本序列集中的特征数据进行缺失值和归一化处理后，划分训练集、验证集和测试集；采用所述训练集、所述验证集和所述测试集对待训练的客流预测模型进行训练，获得训练好的客流预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京熊猫电子股份有限公司;南京熊猫信息产业有限公司 基于自注意力机制和TCN-BiGRU模型的短时车站出站客流预测方法

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