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龍圖騰網恭喜南京鼐云信息技術有限責任公司申請的專利一種城市軌道交通的新線站點短時客流預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114692980B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210365010.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種城市軌道交通的新線站點短時客流預測方法是由周鵬;章旺;吳斌設計研發完成，并于2022-04-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種城市軌道交通的新線站點短時客流預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種城市軌道交通的新線站點短時客流預測方法，包括1采集新線站點的多源數據，多源數據包括土地利用性質、交通供給水平、土地開發強度和既有城市軌道交通客流量；2對采集到的多源數據進行處理和融合，構建客流預測模型；對客流數據進行清洗和預處理；通過計算客流數據影響因素得到城市軌道新站點的客流量預測結果，客流數據包括車站吸引力和乘客自身因素；根據客流數據和POI數據構建BP神經網絡模型；根據構建的BP神經網絡模型得出新線站點短時客流量；3對構建的客流預測模型進行優化，對客流量進行修正并進行客流分配。本發明能夠精確地預測新線的短時客流，便于城市軌道的運營組織。

本發明授權一種城市軌道交通的新線站點短時客流預測方法在權利要求書中公布了：1.一種城市軌道交通的新線站點短時客流預測方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：采集新線站點的多源數據，所述多源數據包括土地利用性質、交通供給水平、土地開發強度和既有城市軌道交通客流量；步驟2：對采集到的多源數據進行處理和融合，構建客流預測模型；步驟2.1：對客流數據進行清洗和預處理；步驟2.2：通過計算客流數據影響因素得到城市軌道新站點的客流量預測結果，所述客流數據包括車站吸引力和乘客自身因素；步驟2.3：根據客流數據和POI數據構建BP神經網絡模型；步驟2.4：根據構建的BP神經網絡模型得出新線站點短時客流量；具體步驟如下：S2.41：建立BP神經網絡結構；所述BP神經網絡結構包括輸入層、輸出層和隱含層，所述隱含層為一層或多層，所述隱含層的神經元數量q與輸入層神經元數量d的關系為：q=2d+1；S2.42：建立改進型粒子群算法，確定粒子種群的規模、粒子迭代次數、學習因子參數、慣性權重參數的限制范圍；S2.43：利用神經網絡預測值與實際值的差值，獲取粒子適應度，并將當前適應度與粒子之前的最優適應度比較，如果當前適應度比之前獲取的最優適應度高，則對該粒子的極值進行更新，反之則保持粒子原有極值；完成適應度更新后，并對全局最優值進行更新；S2.44：根據慣性權重公式和粒子速度、位置更新公式，對粒子速度和位置進行計算和更新，如果更新后的粒子速度和位置超出了上限值，則取上限值作為更新值；反之，若更新后的粒子速度和位置超出了下限值，則取下限值作為更新值；S2.45：對迭代后的結果進行判斷，若滿足終止條件，則將迭代結果作為最優解，并跳轉至步驟2.46，否則為不滿足終止條件，繼續進行迭代；S2.46：完成粒子群迭代，將獲取的全局最優解作為BP神經網絡的初始權值，并對BP神經網絡模型進行訓練；步驟3：對構建的客流預測模型進行優化，對步驟2.4得出的新線站點短時客流量進行修正并進行客流分配。

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