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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所申请的专利一种城市轨道交通的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：CN118504375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410295926.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种城市轨道交通的客流预测方法是由胡松;汪林;钱越;常征;王晶;王海鹏;刘禹卿;姬美臣设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市轨道交通的客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种城市轨道交通的客流预测方法，包括：采用数据近似修复方法对轨道交通自动售检票系统AFC中的客流异常及缺失的数据进行修复处理；选取轨道交通客流预测的影响变量；构建基于PS0‑SVR算法的轨道交通客流预测模型；构建基于BP神经网络算法的轨道交通客流预测模型；设置轨道交通客流预测模型的初始参数，采用熵权法计算得到城市轨道交通的客流预测结果；选用均方误差和相对精度指标进行综合评价轨道交通客流预测模型的性能。

本发明授权一种城市轨道交通的客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种城市轨道交通的客流预测方法，其特征在于，包括： 采用数据近似修复方法对轨道交通自动售检票系统AFC中的客流异常及缺失的数据进行修复处理； 选取轨道交通客流预测的影响变量； 构建基于PSO-SVR算法的轨道交通客流预测模型； 构建基于BP神经网络算法的轨道交通客流预测模型； 设置轨道交通客流预测模型的初始参数，采用熵权法计算得到城市轨道交通的客流预测结果； 选用均方误差和相对精度指标进行综合评价轨道交通客流预测模型的性能； 其中，所述采用数据近似修复方法对轨道交通自动售检票系统AFC中的客流异常及缺失的数据进行修复处理，包括： 将识别出的异常数据删除，并选用数据近似修复方法中邻域均值插值法修复轨道交通自动售检票系统AFC中的客流异常与缺失的数据，计算公式为： 式中，为t时刻修复后的轨道交通客流数据；为t-1时刻的客流数据；为t+1时刻的客流数据； 所述构建基于PSO-SVR算法的轨道交通客流预测模型，包括： SVR模型表达式为： 式中：Kxi,x为高斯径向基核函数的幂指数核公式；g为高斯核的带宽，g0；和为拉格朗日乘子；b为超平面到原点的偏移量；C为惩罚因子； 构建基于BP神经网络算法的轨道交通客流预测模型，包括： BP神经网络模型基于模型输出值y与目标输出值t之间的均方误差循环调整权值，使模型的均方误差最小，计算公式为： BP神经网络模型中采用计算均方误差，即： ek 使用链式法则，计算敏感系数： ； 式中，m为网络层数； 则权值和阈值调整公式分别为： 式中，α为学习速率； 所述选用均方误差和相对精度指标进行综合评价轨道交通客流预测模型的性能，包括： 设断面客流实际值为yi，客流预测值为yi'，样本量为n，则评价指标的计算公式为： 式中，r表示绝对百分比误差的范围阈值，r=10%； 所述设置轨道交通客流预测模型的初始参数，采用熵权法计算得到城市轨道交通的客流预测结果，包括： 熵权法的计算公式为： ； 其中，q为线网规模预测模型数量，xi、Hi和wi为第i种模型计算的结果及其熵和熵权； 利用熵权向量，结合交通需求法对BP神经网络模型的预测结果进行调整，计算公式如下： 。

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