[发明专利]城市轨道交通的客流预测方法有效
| 申请号： | 201910695350.7 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110619419B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 朱力;张琳;赵红礼;唐涛 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06F16/25;G06F16/28;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 邹芳德 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种城市轨道交通的客流预测方法，属于城市轨道交通列车运营控制技术领域。该方法编写数据接口，从Teradata大数据框架中获取实时的客流数据；对客流数据预处理，将客流量数据建模为二维数据；根据所述二维数据搭建卷积神经网络模型；训练卷积神经网络模型；利用训练好的卷积神经网络模型，从时间和空间两个维度同时预测多站客流量数据。本发明结合Teradata大数据框架，在预测城市轨道交通客流量时，充分考虑了车站间客流量的关联，从时间和空间两个维度上完成客流量的精准预测。 | ||
| 搜索关键词： | 城市 轨道交通 客流 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种城市轨道交通的客流预测方法，其特征在于，包括如下流程步骤：/n步骤S110：编写数据接口，从Teradata大数据框架中获取实时的客流数据；/n步骤S120：对客流数据预处理，将客流量数据建模为二维数据；/n步骤S130：根据所述二维数据搭建卷积神经网络模型；/n步骤S140：训练卷积神经网络模型；/n步骤S150：利用训练好的卷积神经网络模型，从时间和空间两个维度同时预测多站客流量数据。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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