[發(fā)明專利]一種基于BIM與人工智能的城市軌道交通數(shù)據(jù)分析方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110160192.2
• 申請(qǐng)日: 2021-02-05
• 公開（公告）號(hào): CN112905659A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姚鴻方
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 希盟泰克（重慶）實(shí)業(yè)發(fā)展有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/26;G06Q50/26
• 代理公司: 重慶天成卓越專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50240
• 代理人: 王宏松

本發(fā)明提出了一種基于BIM與人工智能的城市軌道交通數(shù)據(jù)分析方法，包括以下步驟：S1，獲取城市軌道交通線路中各站點(diǎn)運(yùn)維過程中的數(shù)據(jù)以及軌道交通數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)的數(shù)據(jù)保存至服務(wù)器中；S2，對(duì)S1獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行降維；S3，將S2處理后的數(shù)據(jù)送入到GRU網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測，軌道交通部門決策人員根據(jù)預(yù)測的結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整各站點(diǎn)發(fā)車的時(shí)間間隔并安排足夠的工作人員。本發(fā)明通過使用當(dāng)天的客流數(shù)據(jù)和GRU網(wǎng)絡(luò)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)來預(yù)測第二天的客流量，并將預(yù)測到的數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)送給軌道交通決策人員，決策人員根據(jù)客流的變化動(dòng)態(tài)的調(diào)整發(fā)車間隔以及安排站點(diǎn)工作人員，減少車站內(nèi)因無法乘車而逗留的乘客，提高乘客的滿意度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及BIM與人工智能城市軌道交通領(lǐng)域，尤其涉及一種基于BIM與人工智能的城市軌道交通數(shù)據(jù)分析方法。

背景技術(shù)

建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)是以建筑工程項(xiàng)目的各項(xiàng)相關(guān)信息數(shù)據(jù)作為模型的基礎(chǔ)，進(jìn)行建筑模型的建立，通過數(shù)字信息仿真模擬建筑物所具有的真實(shí)信息。同時(shí)隨著城市軌道交通建設(shè)的加快，軌道交通的數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)所采集的數(shù)據(jù)量級(jí)和復(fù)雜度也在快速增長，這不僅增加了監(jiān)控和運(yùn)營的難度，也對(duì)數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。目前已有基于大數(shù)據(jù)的軌道交通數(shù)據(jù)分析方法，但是其效率較低、準(zhǔn)確度不夠高。

因此，如何利用好從BIM數(shù)據(jù)庫中獲取到的軌道交通線路各階段的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)所采集到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模分析，是目前需要迫切解決的問題。本發(fā)明提出的一種基于BIM與人工智能的城市軌道交通數(shù)據(jù)分析方法有著更加合理的數(shù)據(jù)模型，能提高效率和準(zhǔn)確度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，特別創(chuàng)新地提出了一種基于BIM與人工智能的城市軌道交通數(shù)據(jù)分析方法。

為了實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述目的，本發(fā)明提供了一種基于BIM與人工智能的城市軌道交通數(shù)據(jù)分析方法包括以下步驟：

S1，獲取城市軌道交通線路中各站點(diǎn)運(yùn)維過程中的數(shù)據(jù)以及軌道交通數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)的數(shù)據(jù)保存至服務(wù)器中；

S2，對(duì)S1獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行降維；

S3，將S2處理后的數(shù)據(jù)送入到GRU網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測，軌道交通部門決策人員根據(jù)預(yù)測的結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整各站點(diǎn)發(fā)車的時(shí)間間隔并安排足夠的工作人員。

在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式中，所述S1包括以下步驟：

S1-1，從BIM數(shù)據(jù)庫中獲取城市軌道交通線路中各站點(diǎn)運(yùn)維過程中的數(shù)據(jù)，包括各站點(diǎn)的地理位置、建筑面積、出口數(shù)量以及進(jìn)出的閘機(jī)數(shù)量之一或者任意組合，并將獲取到的數(shù)據(jù)保存至服務(wù)器；

S1-2，從軌道交通數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺(tái)獲取各站點(diǎn)客流數(shù)據(jù)和發(fā)車時(shí)間間隔，客流數(shù)據(jù)的采集時(shí)間間隔為x分鐘，采集時(shí)間為從早上6點(diǎn)半到晚上10點(diǎn)，并將獲取到數(shù)據(jù)保存至服務(wù)器。

在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施方式中，所述S2包括以下步驟：

S2-1，所述預(yù)處理包括將獲取的兩種數(shù)據(jù)中的異常值分別進(jìn)行清空以及對(duì)兩種數(shù)據(jù)中缺失值則采用該特征數(shù)據(jù)的均值進(jìn)行填充，求解均值的方法為：

其中，為特征數(shù)據(jù)的均值，

N為該特征數(shù)據(jù)的總數(shù)，

x_i為該特征中第i個(gè)數(shù)據(jù)；

S2-2，所述降維處理包括：將BIM運(yùn)維數(shù)據(jù)和軌道交通站點(diǎn)內(nèi)的監(jiān)測數(shù)據(jù)重新排列成矩陣其中n為特征總數(shù)，m為時(shí)間戳，求得數(shù)據(jù)每個(gè)特征的均值為其中z_i,k為第i個(gè)特征上的第k個(gè)數(shù)據(jù)；