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龙图腾网获悉杭州舸米科技有限公司申请的专利一种基于大数据挖掘的地铁车站付费区客流分布短时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：CN116307210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310295408.5，技术领域涉及：G06F17/00；该发明授权一种基于大数据挖掘的地铁车站付费区客流分布短时预测方法是由张柯军;毕秀霞;李青;王君兰设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据挖掘的地铁车站付费区客流分布短时预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据挖掘的地铁车站付费区客流分布短时预测方法，首先利用历史AFC数据，采用K短路算法计算OD对间的路径数，并提取出单一路径OD对乘客的AFC数据；其次利用这些数据，采用计算图模型计算走行边、换乘边及候车节点的时间；最后结合即时AFC刷卡数据，预测车站付费区的客流分布。本发明提出的技术方案是基于历史大数据的挖掘，计算出车站付费区走行边、换乘边及节点的时间，比目前主流的人工测量方式更加准确，误差更小。同时利用即时刷卡数据，结合历史数据计算结果，预测付费区的客流分布情况，为客运服务、运营调度及安全应急提供强有力的数据支持与科学依据。

本发明授权一种基于大数据挖掘的地铁车站付费区客流分布短时预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据挖掘的地铁车站付费区客流分布短时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于历史自动售检票系统AFC数据，利用K短路算法提取OD对间单一路径乘客的AFC数据，具体包括： 1.1遍历AFC历史数据，利用K短路算法计算OD对间的路径数； 1.2根据OD对间的路径数筛选出OD对间单一路径乘客的数据； 步骤2：采用计算图模型计算走行边、换乘边及候车节点的时间，具体包括； 2.1构建乘客出行成本数学优化模型； 2.2乘客出行成本数学优化模型向量化，得到向量化后的乘客出行成本数学优化模型； 2.3利用计算图模型求解向量化后的乘客出行成本数学优化模型，得到走行边、换乘边及候车节点的时间； 步骤3：根据走行边、换乘边及候车节点的时间，结合即时AFC刷卡进出站数据，预测车站付费区客流分布，具体包括： 根据走行边、换乘边及候车节点的时间，结合乘客即时刷卡进站后，在时间段内，车站边段的预测客流采用以下公式计算： ； 其中，是上一个统计时刻的客流，表示t时段流入车站边段客流，Dr表示上一个节点或上一个边段流向至边段r的流量，表示t时段流出车站边段客流，Or表示边段r流出到下一个节点或边段流量，是时间段选择车站边段的流量，k是统计t时段的有限切分，如下面公式所示： 。

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