[發明專利]一種基于IC卡數據的乘客流量預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201911014939.2
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN110796301B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 李之明;吳金成;陳均泳;冷夢甜;余紅玲
• 申請（專利權）人: 廣東嶺南通股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;麥小嬋

1.一種基于IC卡數據的乘客流量預測方法，其特征在于，包括：

對獲取的原始交通數據進行預處理，得到交通數據；其中，所述原始交通數據包括車輛線路、乘客的IC卡類型和乘車數據，所述車輛線路包括線路名稱及對應站數，所述IC卡類型包括學生卡、成人卡和老人卡，所述乘車數據包括乘車線路和乘車時間；

對所述交通數據進行特征工程處理；其中，所述特征工程處理包括：根據所述IC卡類型，對所述乘車數據進行劃分，將學生卡對應的乘車數據劃分至學生數據集、將成人卡對應的乘車數據劃分至成人數據集，將老人卡對應的數據集劃分至老人數據集，得到學生數據集、成人數據集和老人數據集，得到多個第一數據集，根據統計所述乘車數據得到的乘車頻次，分別對所述第一數據集進行劃分，將乘車頻次大于預設閾值的乘車數據劃分至固定客數據集，將乘車頻次小于預設閾值的乘車數據劃分至隨機客數據集，得到學生固定客數據集、學生隨機客數據集、成人固定客數據集、成人隨機客數據集、老人固定客數據集和老人隨機客數據集，得到多個第二數據集，根據所述乘車數據對應的時間，分別對所述第二數據集進行劃分，將乘車時間在工作日的乘車數據劃分至工作日數據集，將乘車時間在節假日的乘車數據劃分至節假日數據集，得到學生固定客工作日數據集、學生固定客節假日數據集、學生隨機客工作日數據集、學生隨機客節假日數據集、成人固定客工作日數據集、成人固定客節假日數據集、成人隨機客工作日數據集、成人隨機客節假日數據集、老人固定客工作日數據集、老人固定客節假日數據集、老人隨機客工作日數據集、老人隨機客節假日數據集，得到多個第三數據集，分別統計所述第三數據集在所述車輛線路的歷史乘客流量和實時乘客流量；

融合所有初始模型，得到目標模型；其中，所述初始模型是通過所述第三數據集訓練CNN-LSTM模型得到的；

將所述歷史乘客流量和所述實時乘客流量輸入所述目標模型，得到預測乘客流量；

其中，所述對所述交通數據進行特征工程處理，還包括：

根據所述乘車數據對應的氣象數據，對乘客的乘車數據進行劃分，將雨天的乘車數據劃分至雨天數據集，將雪天的乘車數據劃分至雪天數據集，將晴天的乘車數據劃分至晴天數據集，構建多個第四數據集；所述氣象數據包括天氣狀況、溫度、濕度和風力風向；

分別對所述第四數據集進行量化處理，雨雪晴根據類型可量化為1、2、3，并通過K均值聚類算法進行聚類，將氣象數據按惡劣程度分為良好或惡劣兩個等級，得到多個氣象等級；

所述對所述交通數據進行特征工程處理，還包括：

根據所述乘車數據對應的氣象等級，設定所述氣象等級與所述第三數據集的相關系數，工作日和節假日的乘客流量預測公式分別如下所示：

Y_work =a_1,freqY_1,freq+a_1,randY_1,rand+a_2,freqY_2,freq+a_2,randY_2,rand+a_3,freqY_3,freq +a_3,randY_3,rand

Y_holiday=a_1,freqY_1,freq+a_1,randY_1,rand+a_2,freqY_2,freq+a_2,randY_2,rand+a_3,freqY_3,freq+a_3,randY_3,rand

其中，Y_work 表示工作日的總乘客流量，Y_holiday表示節假日的總乘客流量，Y_1,freq、Y_1,rand、Y_2,freq、Y_2,rand、Y_3,freq 、Y_3,rand分別表示學生固定客、學生隨機客、成人固定客、成人隨機客、老人固定客和老人隨機客的乘客流量，a_1,freq、a_1,rand、a_2,freq、a_2,rand、a_3,freq、a_3,rand分別表示氣象等級與學生固定客、學生隨機客、成人固定客、成人隨機客、老人固定客和老人隨機客的相關系數；

其中，所述相關系數的確定包括由天氣特征及是否節假日工作日特征維度確定。