[发明专利]短时公交站客流预测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种短时公交站客流预测方法，应用于中心服务器，其特征在于，包括下述步骤：

接收公交站位置信息和目标公交站，基于所述公交站位置信息构建公交站无向网络，并基于所述目标公交站确定所述公交站无向网络中符合预设条件的公交站，作为联合公交站，其中，目标公交站对应目标服务器，每个所述联合公交站各自对应一个联合服务器；

接收目标公交站对应的目标服务器传输的模型梯度信息和联合公交站对应的联合服务器传输的随机数，并基于所述模型梯度信息和所述随机数计算模型更新参数，并将所述模型更新参数传输至目标服务器和各个联合服务器，以使所述目标服务器和联合服务器通过所述模型更新参数迭代更新回归预测模型。

2.根据权利要求1所述的短时公交站客流预测方法，其特征在于，所述基于所述公交站位置信息构建公交站无向网络，并基于所述目标公交站确定所述公交站无向网络中符合预设条件的公交站，作为联合公交站的步骤包括：

基于所述公交站位置信息将所述公交站作为所述公交站无向网络的节点；

将任意两个公交站均进行连线，作为所述公交站无向网络的边，获得所述公交站无向网络；

计算所述目标公交站与各公交站之间的边权S_if；

将对应的边权小于预设阈值的公交站作为所述联合公交站。

3.根据权利要求1所述的短时公交站客流预测方法，其特征在于，所述基于所述模型梯度信息和所述随机数计算模型更新参数，并将所述模型更新参数传输至目标服务器和各个联合服务器的步骤包括：

所述模型更新参数的计算公式为：

其中，N(i)为所述联合公交站组成的集合，为接收到的所有随机数之和，α为学习率，为模型梯度信息；

将所述模型更新参数传输至目标服务器和各个联合服务器。

4.一种短时公交站客流预测方法，应用于联合服务器，其特征在于，包括下述步骤：

接收目标时间窗和对应的联合公交站的乘客乘车信息，基于所述乘客乘车信息和所述目标时间窗构建对应的联合公交站的训练样本集合；

基于所述训练样本集合构建所述联合公交站的回归预测模型，直至达到预设的构建条件，获得构建后的回归预测模型的模型参数；

接收中心服务器传输的对应的联合公交站的边权，计算所述边权与回归预测模型的模型参数之积，作为计算结果，并基于所述计算结果生成多个随机数，将所述随机数分发至各个所述联合服务器；

所有所述联合服务器均将接收到的随机数传输至中心服务器，以使所述中心服务器利用所述梯度信息和所述随机数计算模型更新参数；

当接收到所述中心服务器传输的模型更新参数时，基于所述模型更新参数迭代回归预测模型，直至达到预设的停止条件，获得训练后的回归预测模型。

5.根据权利要求4所述的短时公交站客流预测方法，其特征在于，所述基于所述乘客乘车信息和所述目标时间窗构建对应的联合公交站的训练样本集合的步骤包括：

基于所述乘客乘车信息，计算各自的联合公交站在预设天数中，所述目标时间窗同时段之前的预设个数D的时间窗对应的上车客流量，作为训练样本的第一输入参数X，所述目标时间窗同时段的上车客流量，作为训练样本的第二输入参数Y，各自生成联合公交站的训练样本集合(X₁，Y₁)(X₂，Y₂)(X₃，Y₃)......(X_m，Y_m),其中，所述X_m具有的特征维数为D，D为整数，m表示第m天。