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龙图腾网获悉上海工程技术大学申请的专利基于多尺度时空图注意力网络的地铁客流预测方法及设备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：CN119494442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411543931.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多尺度时空图注意力网络的地铁客流预测方法及设备是由黄璐;闫冰设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时空图注意力网络的地铁客流预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度时空图注意力网络的地铁客流预测方法及设备，包括：采集地铁OD对的客流数据、地铁线网结构数据以及土地使用类型数据；基于采集的数据构建OD级别的城市轨道交通知识图谱，并计算知识图谱的节点特征，包括计算历史客流特征、计算土地使用信息、计算OD对的可达性以及计算OD对相关性；将知识图谱的节点特征输入多尺度时空图注意力网络，先对节点特征进行图过滤，再结合时空注意力机制的结果，更新知识图谱的节点特征；将更新后的节点特征输入多尺度LSTM模型，输出地铁客流的多尺度预测结果。与现有技术相比，本发明具有预测更精准、有助于智能化调度等优点。

本发明授权基于多尺度时空图注意力网络的地铁客流预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空图注意力网络的地铁客流预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1，采集地铁OD对的客流数据、地铁线网结构数据以及土地使用类型数据； 步骤S2，基于步骤S1的数据构建OD级别的城市轨道交通知识图谱，并计算知识图谱的节点特征，包括计算历史客流特征、计算土地使用信息、计算OD对的可达性以及计算OD对相关性； 步骤S3，将步骤S2中知识图谱的节点特征输入多尺度时空图注意力网络，先对节点特征进行图过滤，再结合时空图注意力机制模型输出的结果更新知识图谱的节点特征，其中所述网络包括依次连接的图过滤模型、时空图注意力机制模型和多尺度LSTM模型； 步骤S4，将更新后的节点特征输入多尺度LSTM模型，输出地铁客流的多尺度预测结果； 所述图过滤的过程包括： 首先，计算度矩阵，度矩阵是与节点相连的边的权重之和，其计算方式为： 其中，度矩阵是对角矩阵，每个对角元素表示OD对节点p与邻居节点的度，为对应的邻接矩阵，时间点处的图拉普拉斯算子定义为： 图过滤过程用以下公式表示： 其中，是图滤波模型中可训练的参数矩阵，表示激活函数，为超参数，为节点p在t时刻的特征向量，为图过滤后的结果，N为节点集合，T为时间戳集合； 所述时空图注意力机制模型分别通过空间注意力、时间注意力以及时空注意力对节点特征进行学习，再结合三种注意力机制的学习结果，得到每个节点在时间戳t时的最终节点特征表征，具体为： 其中，为激活函数，N为节点集合，T为时间戳集合，、和分别为节点p在时间戳t时通过空间注意力、时间注意力和时空注意力学习的节点特征。

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