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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于多源数据的多层融合城市轨道交通客流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：CN116776277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310610756.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源数据的多层融合城市轨道交通客流预测方法是由张金雷;梁莹;陈奕洁;杨立兴;杨洋;高自友设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的多层融合城市轨道交通客流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据的多层融合城市轨道交通客流预测方法。该方法包括：获取时间序列客流、基于时间步的OD数据以及POI数据作为多源数据；将所述多源数据输入到客流预测模型，获得未来多个时间步的客流预测结果。其中客流预测模型利用多层融合结构实现多源数据之间的交互与协作。本发明能够有效地从多源数据中提取时空特征，提升了客流预测精度，并具备优越性与鲁棒性。

本发明授权一种基于多源数据的多层融合城市轨道交通客流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的多层融合城市轨道交通客流预测方法，包括以下步骤： 获取时间序列客流、基于时间步的OD数据以及POI数据作为多源数据； 将所述多源数据输入到客流预测模型，获得未来多个时间步的客流预测结果，表示为： [Yt+1…Yt+k]＝fP,OD,POI 其中，P表示在时间步t的进站客流时间序列矩阵，OD表示时间步t的起终点OD矩阵，POI表示兴趣点POI矩阵，[Yt+1…Yt+k]表示从Yt+1到Yt+k共k个时间步的短时客流预测值，f表示客流预测模型； 其中，所述客流预测模型设有数据交互与协作模块、Transformer-LSTM网络模块、深度注意力模块以及多层融合结构，所述多层融合结构包含前融合层、特征融合层和后融合层； 其中： 数据交互与协作模块用于实现所述多源数据之间的协作，并使用基于自注意力机制的网络层对POI数据特征进行融合； 前融合层用于对所述时间序列客流对应的特征图以及所述基于时间步的OD数据对应的特征图进行融合，获得第一融合特征图； Transformer-LSTM网络模块用于基于第一融合特征图提取时间特征； 深度注意力模块用于基于第一融合特征，提取空间和拓扑特征； 特征融合层用于融合经Transformer-LSTM网络模块和深度注意力模块处理后的特征图，获得第二融合特征图； 后融合层用于融合来自不同数据源的决策矩阵。

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