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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江中控信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司申請的專利一種基于車站客流預(yù)測的客流組織決策方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113850417B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-10發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110995369.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/067；該發(fā)明授權(quán)一種基于車站客流預(yù)測的客流組織決策方法是由馬靈玲;陳佳偉;徐騰云;丁康;鄧家璧設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-08-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于車站客流預(yù)測的客流組織決策方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于車站客流預(yù)測的客流組織決策方法，包括以下步驟：進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)采集；根據(jù)不同情況分別構(gòu)建車站客流預(yù)測模型；依據(jù)車站客流預(yù)測模型進(jìn)行車站客流量預(yù)測；對預(yù)測得到的客流量進(jìn)行客流等級分級；根據(jù)客流等級給定客流組織決策的建議。上述技術(shù)方案針對每個(gè)車站的不同情況構(gòu)建相應(yīng)的進(jìn)出站客流預(yù)測模型，根據(jù)預(yù)測得到的進(jìn)出站客流量判定客流等級，從而給出客流組織的建議，通過對軌道交通車站進(jìn)行短時(shí)客流預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果作為客流組織方案的參考，運(yùn)用算法對預(yù)測所得的客流值進(jìn)行分級判定，從而快速、準(zhǔn)確地給出客流組織決策的建議，改善了人工觀察客流量再做決策繁瑣遲延的缺點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于車站客流預(yù)測的客流組織決策方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于車站客流預(yù)測的客流組織決策方法，其特征在于，包括以下步驟：S1進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)采集，歷史數(shù)據(jù)包括統(tǒng)計(jì)每日進(jìn)出站客流量，統(tǒng)計(jì)歷史一段時(shí)間內(nèi)每天的日期類型及當(dāng)天發(fā)生的事件，以及統(tǒng)計(jì)線網(wǎng)各車站站廳站臺面積、出入口數(shù)量，歷史一段時(shí)間內(nèi)不同10min的進(jìn)出站客流量對應(yīng)的客流等級；S2根據(jù)不同情況分別構(gòu)建車站客流預(yù)測模型；有突發(fā)事件的日子采用增益法構(gòu)建模型，對于不同車站突發(fā)事件下的進(jìn)出站客流量，以該車站正常運(yùn)營情況下的進(jìn)出站客流量為基準(zhǔn)，乘以一個(gè)增益系數(shù)得到；舉辦大型活動(dòng)的日子采用SVM構(gòu)建模型，SVM模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)是將大型活動(dòng)的客流數(shù)據(jù)點(diǎn)Xi,Yi，擬合到一個(gè)線性模型上，定義一個(gè)常量ε0；未有突發(fā)事件和大型活動(dòng)的普通節(jié)假日采用ARIMA模型，獲取節(jié)假日情況下的客流時(shí)間序列數(shù)據(jù)；化為平穩(wěn)時(shí)間序列；對平穩(wěn)時(shí)間序列分別求得其自相關(guān)系數(shù)ACF和偏自相關(guān)系數(shù)PACF，通過對自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖的分析，得到階層p和階數(shù)q；根據(jù)q、p，得到ARMA模型；未有突發(fā)事件和大型活動(dòng)的普通的非節(jié)假日采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型，選用Sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)隱藏層的激活函數(shù)；采用adam算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，將最近時(shí)段的進(jìn)站量和出站量作為模型的輸入，將預(yù)測時(shí)段的進(jìn)站量和出站量作為模型的輸出，運(yùn)用采集的對應(yīng)條件下的客流數(shù)據(jù)對模型訓(xùn)練；S3依據(jù)車站客流預(yù)測模型進(jìn)行車站客流量預(yù)測；S4對預(yù)測得到的客流量進(jìn)行客流等級分級，運(yùn)用KNN模型構(gòu)建車站客流分級判定的模型；選擇進(jìn)站量、出站量、出入口數(shù)量和車站站廳站臺面積作為模型的特征值，客流等級作為模型的輸出；計(jì)算歷史客流等級樣本集中的點(diǎn)與當(dāng)前點(diǎn)之間的距離；每個(gè)樣本選擇k個(gè)最接近的鄰居來代表；前k個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)頻率最高的類別作為當(dāng)前點(diǎn)的客流等級；S5根據(jù)客流等級給定客流組織決策的建議。

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