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龙图腾网获悉中南大学申请的专利面向大型活动的地铁出站客流预测方法、装置及存储介质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：CN120745954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511218692.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权面向大型活动的地铁出站客流预测方法、装置及存储介质是由桂瑰;蔡燚;邢璐;谢晓天;杜城龙设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向大型活动的地铁出站客流预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向大型活动的地铁出站客流预测方法、装置及存储介质，涉及智能交通系统技术领域，所述方法包括：基于季节趋势分解‑孤立森林组合模型，对历史出站客流量数据中的异常出站客流量数据进行数据增强，得到增强数据集；根据所述历史出站客流量数据和所述增强数据集，构建包含出站客流量和出站客流指标的历史状态单元库；根据目标预测时间窗构建当前状态单元；根据所述当前状态单元和所述历史状态单元库，通过目标客流量预测模型进行客流量预测，得到所述目标预测时间窗的出站客流量，所述目标客流量预测模型是对KNN模型进行改进得到的。本申请能够准确预测大型活动下的地铁出站客流，有助于地铁运营部门提前做好应对措施。

本发明授权面向大型活动的地铁出站客流预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向大型活动的地铁出站客流预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于季节趋势分解-孤立森林组合模型，对历史出站客流量数据中的异常出站客流量数据进行数据增强，得到增强数据集； 根据所述历史出站客流量数据和所述增强数据集，构建包含出站客流量和出站客流指标的历史状态单元库； 根据目标预测时间窗构建当前状态单元； 根据所述当前状态单元和所述历史状态单元库，通过目标客流量预测模型进行客流量预测，得到所述目标预测时间窗的出站客流量，所述目标客流量预测模型是对KNN模型进行改进得到的; 所述增强数据集包括第一增强样本和第二增强样本； 所述基于季节趋势分解-孤立森林组合模型，对历史出站客流量数据中的异常出站客流量数据进行数据增强，得到增强数据集的步骤包括： 基于历史出站客流量数据，通过季节趋势分解-孤立森林组合模型识别拥挤站点和所述拥挤站点的异常时间窗； 利用散度阈值法定位所述拥挤站点在所述异常时间窗内的异常出站客流量数据； 对所述异常出站客流量数据进行线性插值，得到第一增强样本； 通过时间序列生成对抗网络对所述第一增强样本进行数据增强，得到第二增强样本; 所述时间序列生成对抗网络包括嵌入网络、生成器以及判别器，所述嵌入网络包括嵌入函数和恢复函数； 所述通过时间序列生成对抗网络对所述第一增强样本进行数据增强，得到第二增强样本的步骤包括： 通过嵌入函数将所述第一增强样本映射至低维隐空间，得到第一样本隐空间表示； 通过生成器、判别器以及恢复函数对所述第一样本隐空间表示进行处理，得到合成出站客流量数据； 计算所述合成出站客流量数据与所述第一增强样本的散度值； 计算所述判别器对所述合成出站客流量数据的预测概率平均值，得到区分分数； 当所述散度值和所述区分分数不满足预设条件的情况下，返回所述通过嵌入函数将所述第一增强样本映射至低维隐空间，得到第一样本隐空间表示的步骤； 当所述散度值和所述区分分数满足所述预设条件的情况下，将所述合成出站客流量数据作为第二增强样本。

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