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申请/专利权人：浙江省轨道交通运营管理集团有限公司
摘要：本发明公开了基于人工智能的乘客流量预测方法，方法包括数据采集、数据预处理、数据优化、建立乘客流量预测模型和乘客流量预测。本发明属于流量预测技术领域，具体是指基于人工智能的乘客流量预测方法，本方案引入矩阵范数的p次方和正则化项定义目标函数，确保了预测的历史乘客流量数据具有更精确的低秩表示；采用软阈值函数处理噪声，通过迭代更新拉格朗日乘子和惩罚系数，使得对乘客流量数据的优化过程收敛更快，进而使得对流量预测结果的稳健性和精确性提高；通过引入因果卷积层构建乘客流量预测模型架构，提高模型对流量数据短期模式的敏感性；通过引入预测的变化率误差设计模型损失函数，进而确保对乘客流量预测的精准性。
主权项：1.基于人工智能的乘客流量预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，采集历史乘客流量数据；步骤S2：数据预处理，对采集的数据进行数据清洗、数据转换和数据集划分；步骤S3：数据优化，引入矩阵Schatten-p范数的p次方和Frobenius范数平方的正则化项定义目标函数，采用软阈值函数处理噪声，设计迭代优化过程进行数据优化；步骤S4：建立乘客流量预测模型，通过引入因果卷积层构建乘客流量预测模型架构，通过引入预测的变化率误差设计模型损失函数，进而完成乘客流量预测模型的建立；步骤S5：乘客流量预测，基于建立完成的乘客流量预测模型进行乘客流量预测。
全文数据：
权利要求：
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