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天眼查APP显示，近日，浙江众合科技股份有限公司申请的“一种基于深度张量分解重构的长时地铁客流预测方法”专利公布。 摘要显示，本发明提供了一种基于深度张量分解重构的长时地铁客流预测方法，涉及轨道交通运营规划技术领域，通过将地铁客流数据表示为站点、时间片和日期维度的三维张量，将地铁客流数据的空间和时间特征解耦表示，并为各个维度的初始化对应的空间、时间、日期潜在因子，再通过深度卷积神经网络对潜在因子进行非线性变换与特征增强，从而能够提取地铁客流数据复杂的非线性空间分布模式和时间演化模式，然后通过张量重构得到重构结果，由此构建得到的基于深度神经网络的张量分解重构模型可用于预测客流张量，最后引入向量自回归模型为日期潜在因子施加时间动态约束，使得模型具备长期预测能力，从而实现对未来多日（长时）地铁客流的准确、稳定预测。
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