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龙图腾网恭喜南京鼐云信息技术有限责任公司申请的专利一种城市轨道交通的新线站点短时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：CN114692980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210365010.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种城市轨道交通的新线站点短时客流预测方法是由周鹏;章旺;吴斌设计研发完成，并于2022-04-08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新线站点短时客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种城市轨道交通的新线站点短时客流预测方法，包括1采集新线站点的多源数据，多源数据包括土地利用性质、交通供给水平、土地开发强度和既有城市轨道交通客流量；2对采集到的多源数据进行处理和融合，构建客流预测模型；对客流数据进行清洗和预处理；通过计算客流数据影响因素得到城市轨道新站点的客流量预测结果，客流数据包括车站吸引力和乘客自身因素；根据客流数据和POI数据构建BP神经网络模型；根据构建的BP神经网络模型得出新线站点短时客流量；3对构建的客流预测模型进行优化，对客流量进行修正并进行客流分配。本发明能够精确地预测新线的短时客流，便于城市轨道的运营组织。

本发明授权一种城市轨道交通的新线站点短时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新线站点短时客流预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集新线站点的多源数据，所述多源数据包括土地利用性质、交通供给水平、土地开发强度和既有城市轨道交通客流量；步骤2：对采集到的多源数据进行处理和融合，构建客流预测模型；步骤2.1：对客流数据进行清洗和预处理；步骤2.2：通过计算客流数据影响因素得到城市轨道新站点的客流量预测结果，所述客流数据包括车站吸引力和乘客自身因素；步骤2.3：根据客流数据和POI数据构建BP神经网络模型；步骤2.4：根据构建的BP神经网络模型得出新线站点短时客流量；具体步骤如下：S2.41：建立BP神经网络结构；所述BP神经网络结构包括输入层、输出层和隐含层，所述隐含层为一层或多层，所述隐含层的神经元数量q与输入层神经元数量d的关系为：q=2d+1；S2.42：建立改进型粒子群算法，确定粒子种群的规模、粒子迭代次数、学习因子参数、惯性权重参数的限制范围；S2.43：利用神经网络预测值与实际值的差值，获取粒子适应度，并将当前适应度与粒子之前的最优适应度比较，如果当前适应度比之前获取的最优适应度高，则对该粒子的极值进行更新，反之则保持粒子原有极值；完成适应度更新后，并对全局最优值进行更新；S2.44：根据惯性权重公式和粒子速度、位置更新公式，对粒子速度和位置进行计算和更新，如果更新后的粒子速度和位置超出了上限值，则取上限值作为更新值；反之，若更新后的粒子速度和位置超出了下限值，则取下限值作为更新值；S2.45：对迭代后的结果进行判断，若满足终止条件，则将迭代结果作为最优解，并跳转至步骤2.46，否则为不满足终止条件，继续进行迭代；S2.46：完成粒子群迭代，将获取的全局最优解作为BP神经网络的初始权值，并对BP神经网络模型进行训练；步骤3：对构建的客流预测模型进行优化，对步骤2.4得出的新线站点短时客流量进行修正并进行客流分配。

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