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申请/专利权人：重庆交通大学;重庆物流集团数字科技有限公司
申请日：2024-08-19
公开（公告）日：2025-01-24
公开（公告）号：CN119358717A
专利技术分类：.专门适用于行政或管理目的的预测或优化，例如：线性规划或“下料问题”（市场预测或商业活动预测入G06Q30/0202）[2023.01]
专利摘要：本发明公开了面向特殊事件的客运枢纽客流预测方法及系统，涉及信息化技术领域。本发明通过筛选整合事件属性数据、历史客流数据、天气数据等多源异构数据，系统地提取出关键性特征，更加全面地了解影响客流变化的各种因素，为预测模型提供更加丰富的输入信息。其次，利用深度学习算法，自动学习不同数据源之间的复杂关系，无需针对各类枢纽手动设计不同预测模型，端到端的捕捉各类枢纽客流的非线性变化和时空特性。最后，通过多源数据融合，构建出更加鲁棒和可靠的预测模型，提高预测的准确性和稳定性，为交通管理部门提供更加科学、便捷的决策支持。
专利权项：1.面向特殊事件的道路客运线路客流预测系统，其特征在于：包括多源数据采集模块、多源数据预处理模块和基于深度强化学习的客流预测模型；所述多源数据采集模块用于搭建一种至少基于事件特征、时间特征、前序客流量差值、前序客流量比值和社交网络特征的活动特征框架构建，从而达到事件信息提取的目的；所述多源数据预处理模块基于TG选择的多源数据预处理模块，所述多源数据预处理模块用于对所有数据进行预处理，以满足进入预测模型前的数据要求；所述基于深度强化学习的客流预测模型为DQN模型，通过采用深度学习技术，能够有效地从大规模、高维度的数据中提取关键特征，所述关键特征至少包括历史客流数据、天气条件、节假日信息以及特殊事件的相关数据，使得DQN模型能够更准确地捕捉枢纽客流的动态变化。
百度查询： 重庆交通大学 重庆物流集团数字科技有限公司 面向特殊事件的道路客运线路客流预测方法及系统
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