[發(fā)明專利]一種軌道交通站點客流預測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011017520.5
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112215409A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧愷;羅銘
• 申請（專利權(quán)）人: 交控科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/906;G06Q50/30
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 馬瑞

1.一種軌道交通站點客流預測方法，其特征在于，包括：

獲取歷史AFC數(shù)據(jù)序列；

基于預設(shè)自編碼器對所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列進行處理，得到站點客流的最小預測單元；

由所述最小預測單元獲取所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列的關(guān)鍵點位，以及站點客流預測的最小時間粒度；

基于所述關(guān)鍵點位和所述最小時間粒度，采用預設(shè)算法得到站點客流預測結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通站點客流預測方法，其特征在于，所述獲取歷史AFC數(shù)據(jù)序列，具體包括：

獲取任一車站在預設(shè)時間段內(nèi)的進站客流數(shù)據(jù)；

將所述進站客流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的軌道交通站點客流預測方法，其特征在于，所述基于預設(shè)自編碼器對所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列進行處理，得到站點客流的最小預測單元，具體包括：

采用滑窗法對所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列進行切割，得到若干滑窗子數(shù)據(jù)序列；

將所述若干滑窗子數(shù)據(jù)序列輸入至所述預設(shè)自編碼器中，得到若干段壓縮信號；

將所述若干段壓縮信號進行加權(quán)處理，得到所述最小預測單元。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的軌道交通站點客流預測方法，其特征在于，所述預設(shè)自編碼器包括連接處理上下段壓縮信號。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通站點客流預測方法，其特征在于，所述由所述最小預測單元獲取所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列的關(guān)鍵點位，以及站點客流預測的最小時間粒度，進一步包括：

通過所述關(guān)鍵點位和所述最小時間粒度，對所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列進行存儲。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軌道交通站點客流預測方法，其特征在于，所述基于所述關(guān)鍵點位和所述最小時間粒度，采用預設(shè)算法得到站點客流預測結(jié)果，具體包括：

采用動態(tài)時間規(guī)整方法對待預測車站進行聚類，提取所述關(guān)鍵點位和所述最小時間粒度，得到所述站點客流預測結(jié)果。

7.一種軌道交通站點客流預測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取歷史AFC數(shù)據(jù)序列；

第一處理模塊，用于基于預設(shè)自編碼器對所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列進行處理，得到站點客流的最小預測單元；

第二處理模塊，用于由所述最小預測單元獲取所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列的關(guān)鍵點位，以及站點客流預測的最小時間粒度；

第三處理模塊，用于基于所述關(guān)鍵點位和所述最小時間粒度，采用預設(shè)算法得到站點客流預測結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的軌道交通站點客流預測系統(tǒng)，其特征在于，所述獲取模塊具體包括：

獲取子模塊，用于獲取任一車站在預設(shè)時間段內(nèi)的進站客流數(shù)據(jù)；

轉(zhuǎn)換子模塊，用于將所述進站客流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所述歷史AFC數(shù)據(jù)序列。

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項所述軌道交通站點客流預測方法的步驟。

10.一種非暫態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項所述軌道交通站點客流預測方法的步驟。