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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利轨道交通站台客流预测方法、系统、计算机设备和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：CN119809021B 。

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：202411764505.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权轨道交通站台客流预测方法、系统、计算机设备和存储介质是由高越;王培培;王传洋;杨宏兵设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨道交通站台客流预测方法、系统、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种轨道交通站台客流预测方法、系统、计算机设备和存储介质，方法中基于完全有向网络从自动售检票系统的进出站记录中提取有向OD对；确定非换乘与一次换乘的旅途时间；根据有向OD对和旅途时间，确定乘客的实时位置；根据乘客的实时位置，确定目标时间段内各站台的客流量；获取并处理天气因素；构建CNN‑BiLSTM‑Attention客流预测模型；将目标时间段内各站台的客流量和天气因素作为输入变量，利用CNN‑BiLSTM‑Attention客流预测模型对每个站台客流量进行预测。本发明考虑天气因素、时间依赖性和空间特征的影响，增强了对关键特征的关注，提高了站台客流的预测精度。

本发明授权轨道交通站台客流预测方法、系统、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轨道交通站台客流预测方法，其特征在于，包括： 基于完全有向网络从自动售检票系统的进出站记录中提取有向OD对； 确定非换乘与一次换乘的旅途时间；其中，旅途时间包括乘客行走到站台的时间、非换乘平均等待时间、列车在站台停留时间、换乘平均行走时间、换乘平均等待时间以及从站台走到出站闸机的时间； 根据有向OD对和旅途时间，确定乘客的实时位置； 根据乘客的实时位置，确定目标时间段内各站台的客流量； 获取并处理天气因素；其中，天气因素包括风速、温度和降水量； 构建CNN-BiLSTM-Attention客流预测模型； 将目标时间段内各站台的客流量和天气因素作为输入变量，利用CNN-BiLSTM-Attention客流预测模型对每个站台客流量进行预测； 其中所述确定非换乘与一次换乘的旅途时间，包括： 根据以下公式计算非换乘的旅途时间： ； 其中，为非换乘情况下时间槽t,d期间乘客k刷卡从线路上站点s中站台p出站的时间；为非换乘情况下时间槽t,d期间乘客k刷卡进入线路上站点s中站台p的时间；为乘客k从线路的站点s闸机步行至站台p的时间或乘客k从线路的站台p走到出站点s闸机的时间；为非换乘情况下乘客k在线路的站点s中的站台p等待列车的最短时间；为列车从站点s运行至站点s+的时间；为列车在站点s的停留时间；为列车经过的站点个数；s为乘客k在线路上经过站点的索引； 根据以下公式计算换乘的旅途时间： ； 其中，t为一天中时间槽的数量；d为一周中天的索引；为换乘情况下时间槽t,d期间乘客k刷卡从线路上站点s中站台p出站的时间；为换乘情况下时间槽t,d期间乘客k刷卡进入线路上站点s中站台p的时间；为换乘情况下乘客k在线路的站点s中的站台p等待列车的最短时间；为乘客的换乘次数；为换乘过程花费的平均时间；为乘客k经过的线路总数；i为乘客k经过所有线路的索引。

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