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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量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：CN115204478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210771084.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法是由邓攀;刘岩;汪慕澜;刘俊廷;赵宇设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法，属于交通流预测技术领域。本发明方法首先对公共交通流量数据进行周期性预处理；其次，对城市兴趣点地理坐标数据进行信息提取并完成站点群的分类；最后，利用一个基于时空因果关系的深度学习模型对未来时间窗的公共交通站点流量做出预测，其中不同的站点群将使用不同的可训练参数。本发明的应用解决了传统交通流量预测中无法有效应对城市交通复杂时空因果关系的问题，还将交通系统外部因素兴趣点融入了深度学习模型的构建和训练阶段，适用于城市的公共交通流量预测，具有很好的预测准确性和较小的误差。

本发明授权一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合城市兴趣点和时空因果关系的公共交通流量预测方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取城市中公共交通站点每个时间段内的乘客进出站流量，进行预处理，获得包含近期相同时间段的乘客进出站流量的拼接序列； 步骤2，将站点周围的区域功能点作为兴趣点，利用兴趣点提取器来建立区域功能点到站点的联系，计算站点属性表； 所述的兴趣点提取器，获取城市中所有兴趣点列表，遍历兴趣点列表，计算站点属性表；所述的站点属性表的每行记录一个站点对每种兴趣点的属性值，属性值的计算方式是：初始各站点的属性值均为0，对每个兴趣点，寻找直线距离在设定范围内的站点，将站点的属性值加上该种兴趣点的影响权重；在遍历完后，将站点属性表的值按行归一化；其中，预先设置不同种兴趣点的影响权重； 设q为兴趣点种类数量，从站点属性表中分析存在q+1类站点群，第i类站点群表示受第i类兴趣点影响严重的站点，1≤i≤q，第q+1类站点群表示不受任何兴趣点影响的站点；q为正整数； 步骤3，基于时空因果关系建立深度学习模型，用于预测公共交通站点流量； 所述的模型包括P个堆叠的时空因果图卷积单元，每个单元的输出将作为下一个单元的输入；将步骤1获得的拼接序列输入第一个时空因果图卷积单元，最后一个时空因果图卷积单元的输出经过两个串联的一维卷积计算，生成预测时间窗内各个公共交通站点的流量；P2； 所述的时空因果图卷积单元包括时序因果卷积层和空间因果图卷积层；时序因果卷积层由两个并联的时序因果卷积组成；输入数据先经过两个并联的时序因果卷积，两个时序因果卷积的输出经哈达玛积融合后输入空间因果图卷积；设置q+1套时序因果卷积层的模型参数，分别对应q+1类站点群，并根据站点属性表确定站点对应前q套模型的输出权重，对第q+1套模型的输出权重，第q+1类站点设置为1，其他类站点设置为0；将输入数据分别经q+1套模型参数的时序因果卷积层处理，对各站点对应的输出数据分别根据输出权重加权求和； 对所述模型进行训练，利用训练后的模型进行公共交通站点流量预测。

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