(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211015388.3 (22)申请日 2022.08.24 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115081762 A (43)申请公布日 2022.09.20 (73)专利权人 北京交通大 学 地址 100044 北京市海淀区上园村 3号 专利权人 广州地铁集团有限公司 (72)发明人 许心越　闫业凡　李海鹰　蔡昌俊　 刘军　叶红霞　王纪芳　张佳音　 张安忠　林俊宏　李浩然　孔庆雪　 (74)专利代理 机构 北京华创智道知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11888 专利代理师 彭随丽(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 7/00(2006.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (56)对比文件 CN 112380443 A,2021.02.19 CN 111985710 A,2020.1 1.24 CN 107194 497 A,2017.09.2 2 CN 113642625 A,2021.1 1.12 CN 111079875 A,2020.04.28 WO 2022134692 A1,202 2.06.30 审查员 郝宁 (54)发明名称 基于城市轨道交通的乘客一体化智慧出行 方法和系统 (57)摘要 本发明涉及轨道交通领域， 提供了一种基于 城市轨道交通的乘客一体化智慧出行方法和系 统， 其中方法包括步骤： 采集多源数据， 根据多源 数据建立乘客属性预测模型， 预测乘客属性， 建 立与乘客属性匹配的需求场景， 根据多源数据得 到车站类型并生成服务信息， 将服务信息与需求 场景进行匹配得到一体化服务信息， 根据多源数 据构建马尔科夫模型， 通过马尔科夫模型预测出 行信息， 选取与出行信息相对应的一体化服务信 息指导乘 客出行， 根据设备监测数据对出行信息 进行监测， 实时判断是否有突发事件对乘客出行 进行干扰， 根据突发事件的发生时间和类型实时 修正出行信息。 本发明为不同需求的乘客提供不 同环境下的个性化信息， 提高了城市轨道交通乘 客服务水平。 权利要求书5页 说明书17页 附图5页 CN 115081762 B 2022.11.01 CN 115081762 B 1.基于城市轨道交通的乘客 一体化智慧出 行方法， 其特 征在于， 包括： 采集多源数据， 所述多源数据包括乘客数据、 车站周边数据和设备监测数据； 根据所述乘客数据建立乘客属性预测模型， 通过所述乘客属性预测模型得到乘客属 性， 建立与所述乘客属 性匹配的需求场景， 所述根据所述乘客数据建立乘客属 性预测模型 的方法为， 所述乘客属性预测模型包括基于 内积的时空模块和基于自动编码器的压缩模块， 在所 述时空模块中， 建立时空特征矩阵 ， 将所述时空特征矩阵 表示为 ， 其中， 表示乘客样本数量， 表示特征维度， 为矩阵的表现形式， 选取所述乘客数据中关于出发 和到达时间、 出行位置信息、 出行频率、 出行距离和目的地POI的数据转化为特征字段， 将所 述时空特征矩阵 内嵌至所述特征字段中得到字段集合， 将所述字段集合表示为 ， 其中， 表示所述字段集合中第 个所述特征字段， 表示所述 字段集合中有 I个所述特征字段， 所述特征字段表示为 ， 其中 为第 个所述 特征字段的长度， 根据所述字段集合将所述特征字段进行成对运算得到第一输出 L1， 在所 述压缩模块中， 根据所述乘客数据和所述车站周边数据得到站点到达频率， 根据所述站点 到达频率建立公交站点稀疏矩阵 ， 将所述公交站点稀疏矩阵 输入到自动编码器中进 行编码和解码的转换得到重构矩阵 ， 计算所述重构矩阵 和所述公交站点稀疏矩阵 的均方误差使得所述重构矩阵 和所述公交站点稀疏矩阵 数值相同得到第二输出 L2， 将所述第一输出 L1和所述第二输出 L2串联得到第三输出 L3， 将所述第三输出 L3通过softmax 函数得到所述乘客属性， 其中， 所述第一输出 L1为所述特征字段进行成对运算后的数据集 合， 所述第二输出 L2为所述重构矩阵 和所述公交站点稀疏矩阵 数值相同的数据集合， 所述第三输出 L3为将所述第一输出 L1中的数据和所述第二输出 L2中的数据进 行匹配后的数 据集合； 根据所述车站周边数据生成车站画像得到车站类型， 根据 所述车站类型生成单个车站 的服务信息， 将所述 服务信息与所述需求场景进行匹配得到一体化 服务信息； 提取所述乘客数据中的历史出行数据， 根据所述历史出行数据构建马尔科夫模型， 通 过所述马尔科夫模型预测出行信息， 通过选取与所述出行信息相对应的所述一体化服务信 息指导乘客出 行； 根据所述设备监测数据对所述出行信 息进行监测， 实时判断是否有突发事件对乘客出 行进行干扰， 根据突发事 件的发生时间和类型实时修 正所述出 行信息。 2.根据权利要求1所述的基于城市轨道 交通的乘客一体化智慧出行方法， 其特征在于， 所述根据所述字段集 合将所述特 征字段进行成对运 算得到第一输出 L1的公式为： ； ；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115081762 B 2； 其中， 表示两个所述特 征字段运 算后的第一次数值； 表示所述字段集 合中与 不同的所述特 征字段； 表示第 个所述特 征字段的权 重矩阵； 表示第 个所述特征字段的权 重矩阵； 表示第一次数值的权 重矩阵； 表示偏置项量； 为修正线性单 元激活函数。 3.根据权利要求2所述的基于城市轨道 交通的乘客一体化智慧出行方法， 其特征在于， 所述将所述公交站点稀疏矩阵 输入到自动编码器中进行编码和解码的转换得到重构矩 阵 的公式为： ； ； 其中， 表示所述自动 编码器的编码部分； 表示所述自动 编码器的解码部分； 表示所述公交站点稀疏矩阵 的隐藏表示。 4.根据权利要求3所述的基于城市轨道 交通的乘客一体化智慧出行方法， 其特征在于， 所述建立与所述乘客属性匹配的需求场景的方法为： 根据所述乘客数据和所述乘客属性定义所述需求场景， 所述需求场景包括通勤场景、 旅游场景、 特殊场景和社区需求场景； 乘客年龄处于18岁到45岁之间、 工作日日均出行次数在3次以上、 出行OD与学校和商务 办公有交集的乘客与所述通勤场景匹配， 所述通勤场景的子场景包括餐饮预约、 通勤 出行、 通勤服务； 乘客在休息日和节假日日均出行次数在3次以上、 工作日出行在3次以下、 出行OD与风 景名胜有交集的乘客与旅游场景匹配， 所述旅游场景 的子场景包括旅游信息搜集、 景点热 门程度推荐旅游线、 旅游出 行、 景区介绍和景区推荐路径； 乘客年龄大于60岁、 出行时间在平峰时段、 出行OD与医院集合和政府集合有交集的乘 客与所述特殊场景匹配， 所述特殊场景的子场景包括线上 预约和爱心服 务； 乘客年龄处于18岁到45岁之间、 出行 时长处于45分钟到90分钟之间、 日均使用App次数 在10次以上的乘客与所述社区需求场景匹配， 所述社区需求场景 的子场景包括热议话题、 乘客互助、 社区活动和社区服 务。权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115081762 B 3