北京建筑大学;北京交通大学杨静获国家专利权
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龙图腾网获悉北京建筑大学;北京交通大学申请的专利基于动态多图融合时空深度学习的轨道客流短期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：CN119416976B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411582878.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于动态多图融合时空深度学习的轨道客流短期预测方法是由杨静;谢余晨;张红亮;李欣然;杨心怡设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态多图融合时空深度学习的轨道客流短期预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于动态多图融合时空深度学习的轨道客流短期预测方法，该方法首先包括对历史客流特征数据进行卷积，形成输入数据；然后构建融合图卷积模块，融合图卷积模块包括多重预定义图卷积和动态图卷积，在融合图卷积模块中引入因果时间以形成时空学习器；接着利用时空学习器对输入数据进行处理；最后时空学习器的输出通过跳转连接层进行连接，跳转连接层将时空学习器的输出引入输出层，经输出层得到预测结果。本发明使用了预定义图卷积和动态图卷积的组合作为邻接矩阵，能有效的学习客流的复杂空间特征，并引入因果时间多头注意力机制，可进行多层时空特征提取，从而提高了模型对时空特征的提取能力，为短期客流预测提供更精准的特征表示。
本发明授权基于动态多图融合时空深度学习的轨道客流短期预测方法在权利要求书中公布了：1.基于动态多图融合时空深度学习的轨道客流短期预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对历史客流特征数据进行卷积，形成输入数据； S2、构建融合图卷积模块，其中，所述融合图卷积模块包括多重预定义图卷积和动态图卷积，所述多重预定义图卷积由物理结构图卷积、客流相似性图卷积和OD相关图卷积构建，在所述融合图卷积模块中引入因果时间多头注意力机制以形成时空学习器； S3、将多个所述时空学习器依次串联，利用每个所述时空学习器分别对所述输入数据进行处理； S4、所有所述时空学习器的输出通过跳转连接层进行连接，所述跳转连接层将所述时空学习器的输出引入输出层，经所述输出层得到预测结果。
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