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龙图腾网获悉西安市轨道交通集团有限公司申请的专利一种地铁线网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：CN115953897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211575025.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种地铁线网客流预测方法是由史越;赵跟党;单华军;韩乾;黄小林;江毅;赵雯;刘亚丽;盛乃宁;梁莹;宋冠融设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地铁线网客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地铁线网客流预测方法，包括以下步骤；步骤1、客流数据采集：步骤2、数据预处理：对预测输入数据的长期趋势变化、季节性变化、周循环变化和非常态变化特征进行分析，对预测输入数据进行预处理；步骤3、平常日客流预测：1根据预处理后的时间序列数据，建立ARIMA客流预测模型，进行参数标定和模型优化检验，输出客流预测结果并进行指标评价；2根据预处理后的时间序列数据，建立LSTM人工神经网络客流预测模型，进行分批训练，设置学习速率lr和训练次数epoch，输出拟合结果并反归一化，进行多轮训练，计算评价指标并优化模型参数，进行客流预测并输出预测结果；步骤4、节假日客流预测：本发明耗时较短，客流预测水平稳定。

本发明授权一种地铁线网客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种地铁线网客流预测方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1、客流数据采集： 客流数据从线网数据仓库获取，数据来源为ACC系统给出的清分数据，根据预测指标、空间粒度、时间粒度和线路或具体车站，选择相应的历史客流数据； 步骤2、数据预处理： 对预测输入数据的长期趋势变化、季节性变化、周循环变化和非常态变化特征进行分析，在此基础上，对预测输入数据进行预处理； 步骤3、平常日客流预测： （1）根据步骤2预处理后的时间序列数据，建立ARIMA客流预测模型，进行参数标定和模型优化检验，输出客流预测结果并进行指标评价； （2）根据预处理后的时间序列数据，建立LSTM人工神经网络客流预测模型，进行分批训练，设置学习速率lr和训练次数epoch，输出拟合结果并反归一化，进行多轮训练，计算评价指标并优化模型参数，进行客流预测并输出预测结果； 步骤4、节假日客流预测： （1）将城市轨道交通日历分为节假日、大型活动、工作日、周六日； （2）以相同节假日、相似节假日为依据，平常日作为参考，采用比例系数法进行节假日客流预测； （3）首先利用短期客流预测模型对常态化客流进行预测，然后通过节假日波动系数进行调整预测节假日客流。

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