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摘要：本发明提供一种轨道交通短时客流预测方法及装置，包括：将初始化的联邦模型发送至每个客户端；接收由每个客户端发送的本地模型，本地模型是每个客户端根据各自的训练数据对联邦模型进行预训练生成的；对所有的本地模型进行安全聚合，获取新的联邦模型；将新的联邦模型作为初始化的联邦模型，迭代执行上述步骤，直至获取短时客流预测模型；将轨道交通的客流数据输入至短时客流预测模型，以获取由短时客流预测结果。本发明提供的轨道交通短时客流预测方法及装置，通过联邦学习技术以构建短时客流预测模型，实现了对多客户端数据的安全协同训练，打破轨道交通行业运营公司的数据孤岛瓶颈，有效地提升了模型的泛化性能，以更准确的辅助铁路运营决策。

主权项：1.一种轨道交通短时客流预测方法，其特征在于，包括：步骤1：将初始化的联邦模型发送至每个客户端；步骤2：接收由每个客户端发送的本地模型，所述本地模型是每个客户端根据各自的训练数据对所述联邦模型进行预训练生成的；步骤3：对所有的本地模型进行安全聚合，获取新的联邦模型；步骤4：将所述新的联邦模型作为初始化的联邦模型，且由每个所述客户端对各自的训练数据进行更新；步骤5：迭代执行上述步骤1至步骤4，直至满足预设迭代终止条件，获取短时客流预测模型；步骤6：将轨道交通的客流数据输入至所述短时客流预测模型，以获取由所述短时客流预测模型输出的短时客流预测结果；还包括：确定规则数据范例，并将所述规则数据范例发送给每个所述客户端，以供每个所述客户端根据所述规则数据范例对各自采集的历史客流数据进行数据格式调整，生成格式对齐数据；确定数据预处理算子，并将所述数据预处理算子发送给每个所述客户端，以供每个所述客户端根据所述数据预处理算子对各自的格式对齐数据进行数据特征变换，生成各自的训练数据；所述历史客流数据包括乘客身份ID、支付方式、闸机ID、地铁线路、进站站台编号、出站站台编号、进站时间、出站时间以及乘客状态中的至少一种；每个所述客户端根据所述规则数据范例对各自采集的历史客流数据进行数据格式调整，具体为：根据所述规则数据范例对所述历史客流数据进行统计，并将统计生成起讫点矩阵作为所述格式对齐数据；相应地，每个所述客户端根据所述数据预处理算子对各自的格式对齐数据进行数据特征变换，具体为：分别从站点维度和时间维度对所述起讫点矩阵进行数据提取，获取站点客流切面数据和断面客流切面数据，并将所述站点客流切面数据和断面客流切面数据作为所述训练数据。

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