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龙图腾网恭喜北京华录高诚科技有限公司申请的专利一种综合交通枢纽多交通方式分担率预测方法及系统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：CN118171776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410345393.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种综合交通枢纽多交通方式分担率预测方法及系统是由蒋鑫强;胡青波;韩冬;朱一嘉;王立设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合交通枢纽多交通方式分担率预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种综合交通枢纽多交通方式分担率预测方法及系统；本方法包括采集历史进出综合交通枢纽的总客流量数据、各种交通方式运送的旅客数据、各种交通方式的运力数据和航班信息数据，计算各种交通方式的进出港分担率，形成训练集和验证集，构建SCINet时间序列预测模型，输入过去一段时间的各种交通方式的进出港分担率、各种交通方式的运力数据和航班信息数据构成的时间序列至SCINet时间序列预测模型，得出未来一段时间的各种交通方式的进出港分担率预测值；本发明考量了交通方式分担率的影响因素，且针对航班延误或取消进行考量，实现对各交通方式的分担率的精准预测，以提前对各交通方式进行布置、调整。

本发明授权一种综合交通枢纽多交通方式分担率预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种综合交通枢纽多交通方式分担率预测方法，其特征在于，包括：采集历史进出综合交通枢纽的总客流量数据、各种交通方式运送的旅客数据、各种交通方式的运力数据和航班信息数据；计算各种交通方式的进出港分担率；采用一定时间段内的各种交通方式的进出港分担率构建时间序列，并将各种交通方式的运力数据和航班信息数据作为时间序列的协变量，形成训练集和验证集；采用所述训练集和验证集以自监督学习方式对SCINet时间序列预测模型进行训练和验证，构建SCINet时间序列预测模型；输入过去一段时间的各种交通方式的进出港分担率、各种交通方式的运力数据和航班信息数据构成的时间序列至所述SCINet时间序列预测模型，得出未来一段时间的各种交通方式的进出港分担率预测值；所述构建SCINet时间序列预测模型，包括：构建SCI-Block，在一个SCI-Block中完成降采样和交互学习操作：对输入的时间序列进行降采样操作，分离奇偶元素分别组成奇数子序列和偶数子序列；使用不同的卷积滤波器来分别处理奇数子序列和偶数子序列，在各个子序列中挖掘、提取时间特征信息；并在奇数子序列和偶数子序列间进行交互学习操作，实现两个子序列间的信息交互，发掘不同序列间的时间依赖关系；通过将多个SCI-Block分层排列来构建SCINet架构，得到一个二叉树形结构框架；将输入的时间序列经过多层降采样—卷积—交互处理，挖掘其在不同时间分辨率下的特征信息并逐渐积累，获得若干特征子序列；经过二叉树结构的最后一层后，再将得到的特征子序列进行拼接排列，组成一个新的序列，并通过残差连接将其添加到最初输入的时间序列中，生成可感知性增强的新的特征序列；运用全连接层和Softmax函数对所述新的特征序列进行处理，输出对当前各种交通方式的分担率，然后计算交叉熵损失，从而对模型的各项参数进行迭代优化，直至得到性能表现最佳的SCINet时间序列预测模型，完成模型训练；所述航班信息数据包括航班的计划起落时间、实际起落时间和旅客数量。

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