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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明涉及一种考虑事故状态的城市轨道交通短时OD客流预测方法及系统，属于人工智能在城市轨道交通的应用，用于解决现有技术轨道交通在突发事件发生时因对复杂的非线性时空依赖性捕捉不足，短时OD客流量预测准确性大幅降低的问题。本案通过基于当前实时进站客流特征与多种因素特征，获取在多种因素下的实时进站客流特征；基于历史OD客流量编码特征和在多种因素下的实时进站客流特征，进行城市轨道交通短时OD客流预测，提高事故期间的预测准确性和稳定性，对提升城市轨道交通系统的应急响应能力和整体安全性具有重要意义。
主权项：1.一种考虑事故状态的城市轨道交通短时OD客流预测方法，其特征在于，所述方法步骤包括：基于当前实时进站客流特征与多种因素特征，获取在多种因素下的实时进站客流特征；基于历史OD客流量编码特征和在多种因素下的实时进站客流特征，进行城市轨道交通短时OD客流预测；其中：所述多种因素包括天气信息、时间周期信息以及事故信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 考虑事故状态的城市轨道交通短时OD客流预测方法及系统
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