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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种公交客流预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116307235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310336245.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种公交客流预测方法是由龚小林;陈娴;孙嵩松设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种公交客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种公交客流预测方法，包括基于个体出行数据及公交车辆运营数据作为输入，构建个体出行决策模型，再建立出行个体智能体运动规则，建立公交车辆智能体运动规则和两者间的交互规则；通过输入两种智能体和环境的实际特征信息，并以这些信息为基础按照预先设定的运动规则和交互规则模拟实际状态，从而输出所需要的客流数据，完成客流预测，可以很好地模拟公交出行个体的实际出行行为，能够有效反映城市公共交通系统的运行状况，在准确描述乘客出行行为、探索客流变化规律、分析客流分布特征方面具有重要作用。

本发明授权一种公交客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种公交客流预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获得的个体出行数据及公交车辆运营数据作为输入； S2、构建个体出行决策模型； S3、依据构建的个体出行决策模型建立出行个体智能体运动规则，并建立公交车辆智能体运动规则和两者间的交互规则； S4、通过输入两种智能体和环境的实际特征信息，并以这些信息为基础按照预先设定的运动规则和交互规则模拟实际状态，从而输出所需要的客流数据，完成客流预测； 在步骤S2中，以个体出行数据为基础，基于时间匹配方法和出行链理论推算个体的上下车站点信息，并根据多模式公交的不同功能层级、分析公交个体出行换乘行为，识别和划分中小城市多模式公交个体出行链、建立出行个体的虚拟OD对，获得完整的多模式公交个体出行数据；再基于马尔可夫决策过程理论和个体历史出行数据构造了个体出行决策模型； 所述个体智能体表示为：，其中，是指个体智能体的起讫点分布集合，包含了出行个体某段时间内的所有历史出行起讫点；为出行个体的状态集合；为出行个体的动作集合；为个体的直接回报值集合；为个体的未来回报值集合； 建立个体智能体的运动规则： 步骤1、确定某一历史时间段内个体智能体每对虚拟OD点对间的各个出行链，组成候选路径集合，并确定出行的OD点和出发时刻，导入公交网络中，优选出行路径，将选择结果并输入NetLogo仿真平台中； 步骤2、判断是否到达出发时刻，若到达，则按照步行速度转移至上车站点，若未到达出发时刻，继续在终点等待； 步骤3、在上车站点排队等待预登乘车辆，并在预登乘车辆先到且未满情况下执行上车动作，否则保持当前状态继续候车；其中，当其他候选线路车辆首先到达且在该个体上车前车内容量未满，计算当前线路和预登乘线路各自的直接回报和对应状态转移概率，并基于计算结果执行上车动作或保持当前状态继续候车； 步骤4、处于车内在途阶段，根据已确定的出行路径判断下车站点，若到达下车站点的下车时刻，且个体无需换乘，则个体智能体按照预设路径前往出行终点；若到达下车站点的下车时刻，但个体需要换乘，则按照步行速度转移至上车站点；若未到达下车站点的下车时刻，则继续保持当前状态； 所述公交车辆智能体表示为：，其中，描述了公交车辆智能体的固有属性，依次表示所属的公交线路、车辆编号、发车间隔时间、途径站点集合和运营时间段；为公交车辆的状态集合；为公交车辆的动作集合； 建立公交车辆智能体的运动规则： 步骤1、按照运营时间段，公交车辆到达发车时刻进行发车； 步骤2、在到达停靠站点后，判断是否停靠在中间站，若是，则根据公交网络中仿真实现的上下车人数计算停靠时长；若不是中间站，直接根据下车人数计算停靠时长； 步骤3、在达到停靠时长后，发车至下一个停靠站点或运营结束，车辆驶入公交场站排队准备下一趟公交车次发出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京林业大学，其通讯地址为：210037 江苏省南京市龙蟠路159号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。