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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于多粒度时序知识图谱的地铁流量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：CN118313510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410439351.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多粒度时序知识图谱的地铁流量预测方法及系统是由程海涛;王昶;龚梓斌;谭晓滢;王克设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多粒度时序知识图谱的地铁流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多粒度时序知识图谱的地铁流量预测方法及系统，涉及基于多粒度时序知识图谱的地铁流量预测技术领域，包括构建城市地铁流量的多粒度时序知识图谱；基于张量分解的多粒度时序知识图谱嵌入框架；融合多粒度时序知识图谱嵌入与LSTM的地铁流量预测。本发明所述方法使用地铁流量时序知识图谱，实现地铁站周边POI数据、地铁站流入流出信息和地铁线网拓扑信息挖掘远距离站点的动态客流量模式，提高远距离站点之间的动态相关性，从而提高地铁客流量的预测结果。

本发明授权一种基于多粒度时序知识图谱的地铁流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度时序知识图谱的地铁流量预测方法，其特征在于：包括，获取城市地铁流量数据，构建城市地铁流量的多粒度时序知识图谱；基于张量分解的多粒度时序知识图谱嵌入框架；融合多粒度时序知识图谱嵌入与LSTM的地铁流量预测；所述构建城市地铁流量的多粒度时序知识图谱包括，基于地铁站周边POI数据、地铁站流量信息和地铁线网拓扑信息获取事实四元组，构建地铁流量时序知识图谱；基于地铁系统的流量信息，以地铁站的流入流出为实体，以人流数量为关系构建事实四元组；基于地铁网络拓扑信息，以地铁车站、线路信息、是否换乘为实体，以车站之间的连接状态、车站与线路的归属关系、车站类型为关系构建事实四元组；基于张量分解的多粒度时序知识图谱嵌入包括，采用张量分解的方法实现城市地铁流量时序知识图谱的嵌入，将基于张量分解的嵌入模型扩展到静态知识图谱上，形成新模型T-SimplE；T-SimplE对事实四元组的相似度函数表示为： 其中，hei,tej分别表示头实体和尾实体向量，vr表示关系向量，ωτ表示时间戳向量；新模型T-SimplE每个实体e的嵌入具有两个向量每个关系r具有两个向量并且对于每个时间戳τ都有单个向量所述多粒度时序知识图谱包括多时间粒度表示方法，所述多时间粒度表示方法包括，从地铁流量时序知识图谱中随机选取两个不同粒度的知识四元组；通过相应的可学习参数向量Wa,Wb,Wc,Ws,We,Wl进行时间表示，四元组表示是通过拼接时间表示和三元组表示得到的；将非同步嵌入法与频谱分析法相结合，形成改进的时间表示方法；所述改进的时间表示方法为： 其中，是具有用于第k个时间单位表示的可学习参数矢量；θk表示一个时间的第k个时间单位的值；表示用正弦波的组合来表示第k个时间单位中的时间；根据上述公式分别表示时间的每个时间单位；通过融合各个时间的嵌入向量，得到如下的时间表示： 其中，x表示一个时间不同时间单位的时间值的数量；为了实现时间段的表示，通过上述公式对每个时间单元的表示向量进行融合，以获得时间段的表示，公式如下: 其中，Nk表示时间的数量与第k个时间单位对应的值；θk,n表示第k个时间单位的第n个值。

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