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龙图腾网获悉福州市规划设计研究院集团有限公司申请的专利一种基于IC卡数据的多尺度时间序列公交客流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：CN121435195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512015144.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于IC卡数据的多尺度时间序列公交客流预测方法是由薛睿;卢文增;陶志兴设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IC卡数据的多尺度时间序列公交客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IC卡数据的多尺度时间序列公交客流预测方法，涉及智能交通技术领域，包括，基于融合客流预测数据，通过动态熵积分概率融合机制获取各模型的有效性概率向量，构建动态状态转移概率矩阵，并通过状态空间映射关系建立各模型对应的状态向量与观测向量，生成标准化状态空间框架；采用卡尔曼滤波对标准化状态空间框架进行条件滤波和概率更新，并进行加权融合，生成混合客流预测数据；将混合客流预测数据与实际客流观测数据进行多维度误差分析，生成精度奖励信号并通过交互多模型算法进行参数更新，同时更新多时间尺度时间序列矩阵。本发明实现了预测过程的自我优化和持续学习，达到了参数动态优化和保障数据持续更新的效果。

本发明授权一种基于IC卡数据的多尺度时间序列公交客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IC卡数据的多尺度时间序列公交客流预测方法，其特征在于：包括， 采集IC卡数据流及外部数据源，通过数据清洗与聚合处理，构建多时间尺度时间序列矩阵，具体步骤如下， 采集IC卡数据流及外部数据源，并分别初始化对应的异构智能体，生成多维度特征向量； 对多维度特征向量执行多智能体置信度加权协商博弈，生成融合权重向量； 将融合权重向量、IC卡数据流和外部数据源进行加权融合，生成统一客流估计值； 通过多个时间尺度对统一客流估计值进行聚合，构建多时间尺度时间序列矩阵； 采用ARMA模型、SARIMA模型和ARIMA-GARCH复合模型处理多时间尺度时间序列矩阵，并生成融合客流预测数据； 基于融合客流预测数据，基于历史预测误差在不同运营时段的统计，构建模型概率向量和状态转移矩阵，再通过动态熵积分概率融合机制获取各模型的有效性概率向量，构建动态状态转移概率矩阵，并通过状态空间映射关系建立各模型对应的状态向量与观测向量，生成标准化状态空间框架； 采用卡尔曼滤波对标准化状态空间框架进行条件滤波和概率更新，并进行加权融合，生成混合客流预测数据； 将混合客流预测数据与实际客流观测数据进行多维度误差分析，生成精度奖励信号并通过交互多模型算法进行参数更新，同时更新多时间尺度时间序列矩阵，具体步骤如下， 将混合客流预测数据与实际客流观测数据进行多维度误差分析，生成瞬时误差序列与历史误差统计量； 基于瞬时误差序列与历史误差统计量进行动态精度奖励处理，生成精度奖励信号； 根据精度奖励信号，通过交互多模型算法更新状态转移概率矩阵与各模型的有效性概率向量，同时将采集的IC卡数据流和外部数据源进行动态加权融合处理，更新多时间尺度时间序列矩阵。

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