申请/专利权人：四川轻化工大学

申请日：2024-02-04

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117688456B

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/21;G06F18/214;G06F18/23213;G06F18/27;G06N3/0499;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明涉及人工智能分类技术领域，具体涉及轨道交通车站分类动力学的机器学习辅助混合方法，包括如下步骤：评价车站的节点指标；评价车站的位置指标；评价车站的客流量与时间指标；通过信息熵加权计算指标的权重，再计算车站的节点指标值、位置指标值以及客流量与时间指标值；预测不同时间段进出车站的客流量；采用聚类方法对车站进行划分，为车站分配标签，创建具有标签的数据集；构建轨道交通站分类模型，采用具有标签的数据集对轨道交通站分类模型进行训练，将拟分类的车站输入训练后的轨道交通站分类模型，输出车站分类结果。本发明，基于轨道交通站分类模型对轨道交通站属性精炼评估，增加轨道交通站分类的精度。

主权项：1.轨道交通车站分类动力学的机器学习辅助混合方法，其特征在于，包括如下步骤：基于车站的设施、车站附近交通方式的可用性、车站到达不同目的地的便捷性和车站在交通网络中的重要性评价车站的节点指标；按照预设半径建立以车站为中心的交通服务区域，基于交通服务区域内的布局、密度和多样性评价车站的位置指标；基于车站的进站记录和出站记录，评价车站的客流量与时间指标；通过信息熵加权计算车站的节点指标、位置指标以及客流量与时间指标的权重，再计算车站的节点指标值、位置指标值以及客流量与时间指标值；基于客流量与时间指标值结合车站的节点指标和位置指标进行数据拟合，预测不同时间段进出车站的客流量；基于车站的节点指标值、位置指标值以及不同时间段进出车站的客流量，采用聚类方法对车站进行划分，为车站分配标签，创建具有标签的数据集；构建轨道交通站分类模型，采用具有标签的数据集对轨道交通站分类模型进行训练，将拟分类的车站输入训练后的轨道交通站分类模型，输出车站分类结果；其中，计算车站的节点指标、车站的位置指标以及客流量与时间指标的权重，再计算车站的节点指标值、位置指标值以及客流量与时间指标值，步骤如下：若有n个站和m个节点指标，得到矩阵X：X＝{xij}n×m式中，xij表示指标j在车站i的指标值；对矩阵X进行0-1归一化： 式中，xij表示归一化前的指标值，zij表示归一化后的指标值，max{xij}表示{xij}中的最大指标值，min{xij}表示{xij}中的最小指标值；计算每个站点指标j的比例： 计算各指标的信息熵： 式中，如果pij＝0，则ln0＝0；计算不平衡系数：dj＝1-ej；计算各指标的权重： 对车站的各指标加权和归一化，以获得指标值： 其中，预测不同时间段进出车站的客流量，步骤如下：去除自变量差异小于阈值但客流量差异大于阈值的站点；采用多元线性回归、深度学习神经网络和K-最近邻三种方法进行数据拟合，再预测不同时间段进出车站的客流量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川轻化工大学 轨道交通车站分类动力学的机器学习辅助混合方法

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