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龍圖騰網恭喜北京華錄高誠科技有限公司申請的專利一種綜合交通樞紐多交通方式分擔率預測方法及系統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：CN118171776B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202410345393.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種綜合交通樞紐多交通方式分擔率預測方法及系統是由蔣鑫強;胡青波;韓冬;朱一嘉;王立設計研發完成，并于2024-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種綜合交通樞紐多交通方式分擔率預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及交通技術領域，具體涉及一種綜合交通樞紐多交通方式分擔率預測方法及系統；本方法包括采集歷史進出綜合交通樞紐的總客流量數據、各種交通方式運送的旅客數據、各種交通方式的運力數據和航班信息數據，計算各種交通方式的進出港分擔率，形成訓練集和驗證集，構建SCINet時間序列預測模型，輸入過去一段時間的各種交通方式的進出港分擔率、各種交通方式的運力數據和航班信息數據構成的時間序列至SCINet時間序列預測模型，得出未來一段時間的各種交通方式的進出港分擔率預測值；本發明考量了交通方式分擔率的影響因素，且針對航班延誤或取消進行考量，實現對各交通方式的分擔率的精準預測，以提前對各交通方式進行布置、調整。

本發明授權一種綜合交通樞紐多交通方式分擔率預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種綜合交通樞紐多交通方式分擔率預測方法，其特征在于，包括：采集歷史進出綜合交通樞紐的總客流量數據、各種交通方式運送的旅客數據、各種交通方式的運力數據和航班信息數據；計算各種交通方式的進出港分擔率；采用一定時間段內的各種交通方式的進出港分擔率構建時間序列，并將各種交通方式的運力數據和航班信息數據作為時間序列的協變量，形成訓練集和驗證集；采用所述訓練集和驗證集以自監督學習方式對SCINet時間序列預測模型進行訓練和驗證，構建SCINet時間序列預測模型；輸入過去一段時間的各種交通方式的進出港分擔率、各種交通方式的運力數據和航班信息數據構成的時間序列至所述SCINet時間序列預測模型，得出未來一段時間的各種交通方式的進出港分擔率預測值；所述構建SCINet時間序列預測模型，包括：構建SCI-Block，在一個SCI-Block中完成降采樣和交互學習操作：對輸入的時間序列進行降采樣操作，分離奇偶元素分別組成奇數子序列和偶數子序列；使用不同的卷積濾波器來分別處理奇數子序列和偶數子序列，在各個子序列中挖掘、提取時間特征信息；并在奇數子序列和偶數子序列間進行交互學習操作，實現兩個子序列間的信息交互，發掘不同序列間的時間依賴關系；通過將多個SCI-Block分層排列來構建SCINet架構，得到一個二叉樹形結構框架；將輸入的時間序列經過多層降采樣—卷積—交互處理，挖掘其在不同時間分辨率下的特征信息并逐漸積累，獲得若干特征子序列；經過二叉樹結構的最后一層后，再將得到的特征子序列進行拼接排列，組成一個新的序列，并通過殘差連接將其添加到最初輸入的時間序列中，生成可感知性增強的新的特征序列；運用全連接層和Softmax函數對所述新的特征序列進行處理，輸出對當前各種交通方式的分擔率，然后計算交叉熵損失，從而對模型的各項參數進行迭代優化，直至得到性能表現最佳的SCINet時間序列預測模型，完成模型訓練；所述航班信息數據包括航班的計劃起落時間、實際起落時間和旅客數量。

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