[發明專利]一種軌道交通站點客流預測方法及系統

在審

• 申請號: 202011017520.5
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112215409A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 盧愷;羅銘
• 申請（專利權）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: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 馬瑞

本發明實施例提供一種軌道交通站點客流預測方法及系統，該方法包括：獲取歷史AFC數據序列；基于預設自編碼器對所述歷史AFC數據序列進行處理，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數據序列的關鍵點位，以及站點客流預測的最小時間粒度；基于所述關鍵點位和所述最小時間粒度，采用預設算法得到站點客流預測結果。本發明實施例通過采用自編碼器對車站AFC數據序列進行分析得到最小預測單元，可以確定短時客流預測時的最小時間粒度，并有效提取車站AFC序列中的核心元素，實現車站客流預測分析，為預測軌道交通站點客流、分析乘客出行行為提供一定的參考和理論基礎。

技術領域

本發明涉及軌道交通運營管理與控制技術領域，尤其涉及一種軌道交通站點客流預測方法及系統。

背景技術

在日常的軌道交通管理中，客流預測是一個必不可少的環節，也是制定運行方案和進行調度決策等工作的基礎數據。隨著軌道交通網線的不斷加密以及互聯互通等網絡化運營條件的實現，軌道交通的路網結構和客流分析變得更為復雜。

在現有的研究當中，軌道交通短時客流預測存在兩方面的問題，一是預測時間粒度不明確。目前多以10min或15min作為預測時間粒度，但該時間粒度的有效性并未得到驗證。另一方面，AFC(Automatic Fare Collection system，自動售檢票系統)數據以秒為單位，數據量較大。

因此，需要提出一種新的針對軌道交通短時客流預測的方法。

發明內容

本發明實施例提供一種軌道交通站點客流預測方法及系統，用以解決現有技術中針對客流預測時的時間單元劃分不明確，導致預測結果不準確的缺陷。

第一方面，本發明實施例提供一種軌道交通站點客流預測方法，包括：

獲取歷史AFC數據序列；

基于預設自編碼器對所述歷史AFC數據序列進行處理，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數據序列的關鍵點位，以及站點客流預測的最小時間粒度；

基于所述關鍵點位和所述最小時間粒度，采用預設算法得到站點客流預測結果。

進一步地，所述獲取歷史AFC數據序列，具體包括：

獲取任一車站在預設時間段內的進站客流數據；

將所述進站客流數據轉換為所述歷史AFC數據序列。

進一步地，所述基于預設自編碼器對所述歷史AFC數據序列進行處理，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數據序列進行切割，得到若干滑窗子數據序列；

將所述若干滑窗子數據序列輸入至所述預設自編碼器中，得到若干段壓縮信號；

將所述若干段壓縮信號進行加權處理，得到所述最小預測單元。

進一步地，所述預設自編碼器包括連接處理上下段壓縮信號。

進一步地，所述由所述最小預測單元獲取所述歷史AFC數據序列的關鍵點位，以及站點客流預測的最小時間粒度，進一步包括：

通過所述關鍵點位和所述最小時間粒度，對所述歷史AFC數據序列進行存儲。

進一步地，所述基于所述關鍵點位和所述最小時間粒度，采用預設算法得到站點客流預測結果，具體包括：

采用動態時間規整方法對待預測車站進行聚類，提取所述關鍵點位和所述最小時間粒度，得到所述站點客流預測結果。

第二方面，本發明實施例還提供一種軌道交通站點客流預測系統，包括：