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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种考虑时空特征的公交线路客流预测方法、系统及终端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：CN119988828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411839164.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种考虑时空特征的公交线路客流预测方法、系统及终端是由邹亮;聂玥;丘家琪设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑时空特征的公交线路客流预测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑时空特征的公交线路客流预测方法、系统及终端，所述方法包括：对公交刷卡数据进行预处理，统计线路客流数据并确定时间粒度；分别从时间维度和空间维度对线路客流数据进行定性分析，分别得到时间维度上公交线路客流特征和空间维度上公交线路客流特征；量化线路间客流相似关系和线路站点间客流流通关系，并筛选出高相关时空特征；构建公交线路客流预测组合模型，对公交线路客流预测组合模型进行训练、测试和调优；将待预测公交线路数据输入到训练好的公交线路客流预测组合模型，输出公交线路客流预测结果。本发明提供了更准确有效的线路客流预测数据，帮助系统制定更符合实际的日常运营调度方案，减少资源浪费，提高运输效率。

本发明授权一种考虑时空特征的公交线路客流预测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种考虑时空特征的公交线路客流预测方法，其特征在于，所述考虑时空特征的公交线路客流预测方法包括： 获取公交刷卡数据，对所述公交刷卡数据进行预处理，根据预处理后的所述公交刷卡数据统计线路客流数据并确定时间粒度； 分别从时间维度和空间维度对所述线路客流数据进行定性分析，分别得到时间维度上公交线路客流特征和空间维度上公交线路客流特征； 根据所述时间维度上公交线路客流特征和所述空间维度上公交线路客流特征，量化线路间客流相似关系和线路站点间客流流通关系，并筛选出高相关时空特征，具体包括： 分析线路整体及局部客流相似情况，构造整体及局部客流相似图，利用图卷积神经网络进行自学习，分别得到整体线路客流相似特征和局部线路客流相似特征； 计算乘客在站点间的往返比例，得到站点对应的流通强度最大的站点，并根据线路中所有站点对应的最大流通站点按各站点平均流通比例构造线路站点间流通特征； 构造时间特征，所述时间特征包括：前相邻6个时刻特征、前相邻4周该时刻特征和是否工作日特征； 通过客流OD数据中站点乘客刷卡ID，在起始站点O到下车站点的刷卡次数与该乘客从到O站点的刷卡次数，计算该乘客O站点与站点的往返比例，将所有乘客在O与两站点的往返比例相加，得到O与站点间固定交互强度； 将线路所有站点对应的固定交互强度最大的站点作为该站点的最大交互站点，将站点的最大交互站点客流乘上最大交互站点到该站点的平均流出比例作为站点客流交互特征，线路站点流通特征为加和线路中所有站点的站点客流流通特征； 构建公交线路客流预测组合模型，使用所述高相关时空特征对所述公交线路客流预测组合模型进行训练、测试和调优，得到训练好的公交线路客流预测组合模型； 获取待预测公交线路数据，将所述待预测公交线路数据输入到训练好的公交线路客流预测组合模型，输出公交线路客流预测结果。

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