北京市科学技术研究院钟少波获国家专利权
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龙图腾网获悉北京市科学技术研究院申请的专利一种基于时空图卷积网络的地铁短时客流量预测方法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：CN115618934B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211246533.9，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于时空图卷积网络的地铁短时客流量预测方法是由钟少波;朱伟;徐敏;芮静;刘双庆;尹萌萌设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时空图卷积网络的地铁短时客流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时空图卷积网络GCN，GraphConvolutionalNetwork的地铁短时客流量预测方法。所述的方法包括下述步骤：采集地铁历史数据；利用门控循环单元学习地铁历史数据以获取地铁网络的时间依赖性关系，得到一个隐含历史客流量变化特征的隐藏状态Ht；利用图卷积神经网络获取地铁网络的动态空间依赖性关系，以对未来时刻客流量进行预测。本发明对城市地铁客流量进行时空预测时，除了考虑地铁网络的时间依赖性关系外，还考虑到了空间依赖性关系的动态变化特征，利用一阶近似Cheb图卷积可得t+1时刻城市地铁网络中所有地铁站点的客流量
本发明授权一种基于时空图卷积网络的地铁短时客流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图卷积网络的地铁短时客流量预测方法，其特征在于，所述的方法包括下述步骤： 1采集地铁历史数据； 2利用门控循环单元学习地铁历史数据以获取地铁网络的时间依赖性关系，得到一个隐含历史客流量变化特征的隐藏状态Ht； 3利用图卷积神经网络获取地铁网络的动态空间依赖性关系，以对未来时刻客流量进行预测； 所述的利用图卷积神经网络获取地铁网络的动态空间依赖性关系的步骤具体为： 利用隐藏层状态Ht来计算地铁网络的动态权重矩阵，计算过程如下： 式中和为需要训练的权重矩阵，b1和b2为偏置系数； 最终有那么t时刻地铁网络的权重矩阵为： 式中⊙为哈达玛积； 利用一阶近似Cheb图卷积可得t+1时刻城市地铁网络中所有地铁站点的客流量为： 式中 为需要训练优化的参数；为第t+1时刻城市地铁网络中各地铁站点的客流量预测值。
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