[發明專利]一種企業用車客流模擬與預測系統

有效

• 申請號: 202110128721.0
• 申請日: 2021-01-29
• 公開（公告）號: CN112785071B
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發明（設計）人: 周智恒;黃丹陽;朱湘軍;彭永堅;汪壯雄
• 申請（專利權）人: 華南理工大學;廣州視聲智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30;G06F18/214;G06F30/27;G06F111/08
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍;江裕強

1.一種企業用車客流模擬與預測系統，其特征在于：包括

時間流生成模塊：生成單次需要用車單個乘客需要坐車的時間，分成兩個模式，上下班高峰時間使用泊松分布客流生成，非上下班高峰時間使用均勻分布客流生成，用于客流模擬；

所述時間流生成模塊需要提供數據包括：規定作為上班高峰期間的時間段，這段時間內到達機關部門的人數設置為N₁；規定作為非高峰期間的時間段，這段時間內到達機關部門的人數設置為N₂，上下班高峰期間的用車需求發出過程看成泊松分布：

f為時間段T內有用車需求的概率，其中T∈(T₁，T₂)，n為乘客數，λ為每秒用車需求數的平均數即到達速率；

非上下班高峰期間的用車需求發出過程看成均勻分布，

f'為時間段T內有用車需求的概率，T₂為結束時間點，T₁為開始時間點，λ為每秒用車需求數的平均數即到達速率；

首先生成時間流，假設屬于上下班高峰期間，呼叫用車發生次數滿足泊松分布，由原來的概率公式推導出：

t₀表示初始為0，t_i表示在仿真時間內第i個人到達的時間；r屬于[0,1]區間均勻分布的隨機數；設置模擬結束的時間為t_i，通過調整到達速率λ，得到i的最大值等于這段時間內到達機關部門的人數N₁結束；

假設屬于非上下高峰期間，呼叫用車發生次數滿足均勻分布，已知這段時間內到達機關部門的人數N₂，計算出分配到模擬結束時間的人數為N₂/k，k表示倍數；假設仿真時間為[T1,T2]，則在這個區間中生成N₂/k個隨機數，表示每個人到達的時間；時間單位都表示區間中的第幾秒，都要轉化為正常的時間格式；

行駛模式選擇模塊：輸入正向、逆向、站間運行比例，根據比例確定時間流生成模塊的每一時間點的每一乘客確定行駛方向；設置從其他站點到單位部門站點為正向，從單位部門站點到其他站點為逆向，出發點和到達點都沒有單位部門站點為站間運行模式；

出發站選擇模塊：根據運行模式選擇不同出發站點和目的站點，如果是正向模式或者站間模式則出發站點為其他普通站點，如果是逆向模式出發站點固定為單位部門站點；

目的站選擇模塊：根據運行模式選擇不同目的站點，如果是正向模式目的站點固定為單位部門站點，如果是逆向模式和站間模式目的站點為其他普通站點；

各站點當前人數存儲模塊：記錄每個時間段后，每個站點的容納人數，提現站點人數的變化，初始值為每個普通站點附近的居住人數；

所述出發站選擇模塊和目的站選擇模塊需要提供數據包括：假設所有企業用車涵蓋路線劃分為N個站點，統計單位部門中在各個站點附近居住的人數P_i，得到P₁,P₂...P_i...P_N，分為正行模式、逆行模式和層間模式三種運行模式；在逆行模式固定單位部門站點作為出發站點；

在正行模式情況下，根據蒙特卡洛法構造輪盤，總共有N個站點，所以將圓盤分成N個區間分別和N個站點對應，每個區間的寬度和該站點的起始密度成正比，對于每個乘客，隨機轉動一次輪盤，當輪盤停止時，指針指向的區間所對應的站點即為該乘客的起始站點，操作步驟如下:

①計算站點起始密度之和：

②計算每個站點的選擇概率：

③計算每個站點的累積概率：

④對于每個乘客，在[0,1]區間產生1個隨機數r,如果該隨機數小于第1個站點的累積概率，則第一個樓層作為起始站點，如果q_i≥r≥q_i-1，則第i站點作為所選站點；

在站間模式情況下，步驟①的P_i為各站點當前人數存儲模塊中每個站點當前容納人數P_i′；

特征選取模塊：采用滑窗滾動的方式進行訓練，最后將所有滾動滑窗的標簽以及特征進行拼接形成最終的訓練集，從客流數據中提取特征，用于預測模型訓練；

模型訓練模塊：規定輸出格式，將提取的特征送入，訓練預測模型，得到輸出結果；得到樣本以及打上標簽后，將其使用Xgboost和LightGBM模型分開訓練，保存兩個模型；葉子的數量為16，學習率為0.01，最大深度為4，評價標準為MAE；

模型融合模塊：將使用不同方法訓練得到的預測模型進行融合，得到未來某時間段客流預測輸出結果，根據這個預測結果分析，更新調度方案；使用時序stacking方法進行模型融合，用XGBoost作為基礎模型Model1，5折交叉驗證先拿出四折作為訓練集，另外一折作為測試集，再在訓練集中劃分，拿出四折作為訓練集，另外一折作為驗證集。