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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种用于交通站点客流拥堵延误预测的方法及系统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：CN115660156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211269386.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种用于交通站点客流拥堵延误预测的方法及系统是由王成;李心怡设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于交通站点客流拥堵延误预测的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种客流拥堵延误的预测方法及系统，属于通勤延误预测技术领域，在历史延误数据集中选取待测时间周期的临近、过去几天同一时间、过去几周同一时间的延误数据，并据这些数据构建交通站点两两之间的显式和隐式交通关系图，使客流拥堵延误预测的输入数据充分考虑交通站点历史时间维度上的时间特征，以及相邻或相关性强的交通站点在空间维度上的空间特征，在此基础上还将外部影响因素的特征参与到客流拥堵延误的预测中，不仅充分考虑了站点自身的历史数据，还要考虑各交通站点之间的时空相关性以及各种外部影响因素，提高了客流拥堵延误预测模型的准确度和适用性。

本发明授权一种用于交通站点客流拥堵延误预测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种客流拥堵延误的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括： 获取各交通站点的历史通勤数据； 根据所述历史通勤数据，确定在任一历史时间周期每一交通站点的历史拥堵延误率，得到历史延误数据集；每一交通站点的历史拥堵延误率由以所述交通站点为目的站或起始站的若干个有向交通站点对的历史拥堵延误率确定；所述有向交通站点对的历史拥堵延误率表示由所述有向交通站点对中的起始交通站点到所述有向交通站点对中的目的交通站点的历史拥堵延误率； 根据所述历史延误数据集，确定在待测时间周期的临近延误数据集、日周期延误数据集和周周期延误数据集；所述临近延误数据集中包括所述待测时间周期前若干个时间周期的历史拥堵延误率；所述日周期延误数据集中包括所述待测时间周期前若干日内同一时间周期的历史拥堵延误率；所述周周期延误数据集中包括所述待测时间周期前若干周内同一时间周期的历史拥堵延误率； 根据所述临近延误数据集、所述日周期延误数据集和所述周周期延误数据集中的各交通站点的历史拥堵延误率，计算任意两个交通站点之间的相关性距离； 构造各交通站点之间的交通模式关系图；所述交通模式关系图中包括若干个交通站点以及各交通站点两两之间的相关性距离； 构造各交通站点之间的交通拓扑关系图；所述交通拓扑关系图中包括若干个交通站点以及各交通站点两两之间的连接关系； 对所述待测时间周期内的外部影响因素的特征进行提取，得到外部影响因素特征； 将所述待测时间周期、所述临近延误数据集、所述日周期延误数据集、所述周周期延误数据集、所述交通模式关系图、所述交通拓扑关系图和所述外部影响因素特征输入到客流拥堵延误率预测模型中，预测得到在所述待测时间周期任一交通站点的拥堵延误率。

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