[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

说明书

本申请实施例属于人工智能技术领域，应用于智慧交通领域中，涉及一种短时公交站客流预测方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：接收公交站位置信息和目标公交站，构建公交站无向网络，确定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；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；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。其中，训练后的回归预测模型可存储于区块链中。本申请有效提高回归预测模型对短时公交车客流的预测效果。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及短时公交站客流预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

公共交通对提供交通运力，缓解交通拥堵起着重要作用，然而目前国内大部分城市的公共交通运力不足，特别是高峰时段的城市公交运力不足，于是预估公交站上车客流量的各种方法应运而生，通过对公交站上车客流量的预估，实现交通运力的及时调整，甚至可以将预估结果发送至相关用户的客户端，便于人们的出行安排等。

目前，有关于通过回归预测模型预估公交站上车客流量的方法包括基于单个公交站点或者区域公交站进行公交车客流预测。对于单个公交站点的方案来说，训练样本较为单一，训练效果较差，未能考虑周边公交站的客流对目标公交站的影响。对于区域公交站的方案来说，仅基于区域来确定公交站，确定的公交站与目标公交站之间的相关性较弱，导致预测效果较差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种短时公交站客流预测方法、装置、计算机设备及存储介质，提升了回归预测模型对于短时公交车客流预测的准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种短时公交站客流预测方法，采用了如下所述的技术方案：

一种短时公交站客流预测方法，应用于中心服务器，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。

第二方面，本申请实施例提供一种短时公交站客流预测方法，采用了如下所述的技术方案：

一种短时公交站客流预测方法，应用于联合服务器，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；

当目标服务器和各个联合服务器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。

第三方面，本申请实施例还提供一种短时公交站客流预测装置，采用了如下所述的技术方案：