適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法
2023-12-05 12:30:01 3
適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法
【專利摘要】本發明涉及一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法，包括以下步驟：a，從AFC內獲取乘客乘坐軌道交通的刷卡票務數據；b，按票務類型進行歸類；c，對不同類的客流數據分別進行分析處理；d，根據唯一標識號，統計每張一卡通的日常出行規律；e，預測單日同張一卡通在下一個預測時間段的出行規律；f，形成一卡通預測結果；g，對於一次性票卡的數據，使用K短路徑法進行客流分配，得出K條路徑及其每條路徑的客流分布概率；h，對預測當日的一次性票卡數據，根據K短路的概率分配到不同路徑，預測不同路徑上的客流數據。與現有技術相比，本發明具有高效、準確、實時性極強等優點。
【專利說明】適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種客流預測方法，尤其是涉及一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法。
【背景技術】
[0002]在目前的城市軌道交通系統中，由於系統的網絡化與複雜化程度不斷提升，應急救援指揮已成為維持城市軌道交通管理正常運行的重要支撐體系之一。在面對突發事件，應急救援管理體制與決策就顯得格外重要，在目前大背景下需建立高效、可靠的運營調度指揮系統，來實現軌交對於突發事件的防範和應對。
[0003]目前，軌交應急系統無論是理論還是系統建設的主要研究均著重於管理體系和優化措施，存在涉及面廣、涉及崗位繁多等問題，但針對某一關鍵崗位建設應急系統，如僅對行車調度在突發情況下的應急處置輔助系統的研究和開發相對較少，但這一系統平臺的開發是急需的。由於城市軌道交通應急調度決策過程存在著複雜性和可重複性，同時事故類型多樣化、決策信息需求差異化、應急預案繁瑣化等諸多特點，但目前純人工應急調度模式因調度人員技術攤薄、易受心理及外部環境的影響、通信阻塞、信息量過大等原因，已難以適應突發事件下對軌道交通高運營安全和應急處置效率的需求。
【發明內容】
[0004]本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法。
[0005]本發明的目的可以通過以下技術方案來實現:
[0006]一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法，其特徵在於，包括以下步驟:
[0007]a,從軌道交通票務系統AFC內獲取乘客乘坐軌道交通的刷卡票務數據；
[0008]b，將缺失數據剔除，並按票務類型進行歸類，形成基於票務數據的客流資料庫；
[0009]C，對不同類的客流數據分別進行分析處理，若為一卡通數據，執行步驟d ;若為一次性票卡數據，執行步驟g;
[0010]d，根據唯一標識號，統計每張一卡通的日常出行規律；
[0011]e，根據統計規律，預測單日同張一卡通在下一個預測時間段的出行規律；
[0012]f，處理完所有一卡通數據後，形成一卡通預測結果；
[0013]g，對於一次性票卡的數據，使用K短路徑法進行客流分配，得出K條路徑及其每條路徑的客流分布概率；
[0014]h，對預測當日的一次性票卡數據，根據K短路的概率分配到不同路徑，預測不同路徑上的客流數據；
[0015]j，將步驟f和步驟h的預測結果進行疊加，得到完整短時客流預測結果。
[0016]所述的一卡通日常出行規律包括日常的出行起點、終點和時間。
[0017]所述的K短路徑法中的K取3。
[0018]與現有技術相比，本發明具有更加高效、準確的效果，並且實時性極強。可以對軌道交通客運組織、行車組織和調度指揮提供很好的數據支撐。基於票務數據的短時客流預測，可以通過同一乘客出行特性的相似性，有效刻畫乘客在軌道交通系統內的時空變化情況，能很好的預測單一客流的時空變化，同時基於統計，可以得到整體客流的變化情況。本方法將客流根據票務數據一分為二，結合基於數據挖掘的預測方法與傳統預測方法，提高了客流預測的精度和效度。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0019]圖1為本發明的工作流程圖。
【具體實施方式】
[0020]下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細說明。
[0021]實施例
[0022]圖1為本發明處理軌道交通短時客流預測的流程，在本方法在進行短時客流預測之前，需先要獲取軌道交通AFC系統中的乘客刷卡票務數據，該數據作為本方法的支撐，是基本條件。在對數據進行過濾、分類、統計以及數據挖掘後，提取客流在軌道交通系統內的時空分布特性，對客流短時變化做出預測。以下對圖中的各步驟進行詳細描述:
[0023]在步驟801中，將AFC系統的數據導出成一個資料庫文件，然後執行步驟802 ；
[0024]在步驟802中，將資料庫文件導入到客流資料庫中，剔除無效數據，根據票卡的類型將資料庫數據進行分類，一卡通數據進入一卡通數據表中，然後執行步驟803 次性票卡數據進入一次性票卡數據表中，然後執行步驟804 ；
[0025]在步驟803中，形成使用一卡通的乘客信息資料庫，然後執行步驟805 ；
[0026]在步驟804中，形成使用一次性票卡的乘客信息資料庫，然後執行步驟809 ；
[0027]在步驟805中，對同張一^^通的刷卡記錄進行歸納，統計客流時間、空間特性；然後執彳了步驟806 ；
[0028]在步驟806中，根據單張一卡通的歷史數據、時空特性對預測當日單張一卡通的進行短時預測，然後執行步驟807 ；
[0029]在步驟807中，對單張一卡通的預測結果匯總成使用一卡通乘客的客流預測結果，然後執彳了步驟808 ；
[0030]在步驟808中，預測一卡通乘客在軌道交通系統內的時空分布特性，然後執行步驟 813 ；
[0031]在步驟809中，基於歷史客流數據，對客流進行分配，根據K短路分配算法得出主要路徑和其對應的客流分配比例，然後執行步驟810 ；
[0032]在步驟810中，根據步驟809中的客流路徑和分配比例，對預測日的客流進行分配；執行步驟811 ；
[0033]在步驟811中，統計一次性票卡的客流總體預測情況。然後執行步驟812 ；
[0034]在步驟812中，分析基於一次性票卡的客流預測數據的時空特性。然後執行步驟813 ；
[0035]在步驟813中，合併兩種票卡類型的預測結果，形成完整的客流預測數據和相應的客流時空特性。然後執行步驟814;
[0036]在步驟814中，事實顯示預測結果，為輔助應急調度提供數據支撐。然後執行步驟
815；
[0037]在步驟815中，對比歷史預測數據和步驟801中的實時導入數據。然後執行步驟
816；
[0038]在步驟816中，將815中對比結果反饋給，將校驗結果反饋給步驟803和步驟804，進行模型修正；
[0039]在步驟816中，形成整個應急過程的完整記錄，並形成調度日誌，然後執行步驟801。
【權利要求】
1.一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法，其特徵在於，包括以下步驟: a，從軌道交通票務系統AFC內獲取乘客乘坐軌道交通的刷卡票務數據； b，將缺失數據剔除，並按票務類型進行歸類，形成基於票務數據的客流資料庫；c，對不同類的客流數據分別進行分析處理，若為一卡通數據，執行步驟d ;若為一次性票卡數據，執行步驟g; 山根據唯一標識號，統計每張一卡通的日常出行規律； e，根據統計規律，預測單日同張一卡通在下一個預測時間段的出行規律； f，處理完所有一卡通數據後，形成一卡通預測結果； g，對於一次性票卡的數據，使用K短路徑法進行客流分配，得出K條路徑及其每條路徑的客流分布概率； h，對預測當日的一次性票卡數據，根據K短路的概率分配到不同路徑，預測不同路徑上的客流數據； j，將步驟f和步驟h的預測結果進行疊加，得到完整短時客流預測結果。
2.根據權利要求1所述的一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法，其特徵在於，所述的一卡通日常出行規律包括日常的出行起點、終點和時間。
3.根據權利要求1所述的一種適用於城市軌道交通系統的短時客流預測方法，其特徵在於，所述的K短路徑法中的K取3。
【文檔編號】G06Q10/04GK104239958SQ201310244861
【公開日】2014年12月24日 申請日期:2013年6月19日 優先權日:2013年6月19日
【發明者】黃遠春, 黃璐, 劉志鋼, 朱海燕, 陳穎雪, 胡華, 丁小兵 申請人:上海工程技術大學