[發明專利]一種軌道交通客流量智能預測方法和裝置

在審

• 申請號: 202110338056.8
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN113065701A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 李永榮
• 申請（專利權）人: 重慶交通職業學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30;G06F16/2458;G06F16/25
• 代理公司: 貴陽易博皓專利代理事務所(普通合伙) 52116
• 代理人: 田常娟

本申請公開了一種軌道交通客流量智能預測方法和裝置，該方法包括：獲取預定地鐵線路上的地鐵站對應的場所；查找場所對應的數據獲取接口，并通過數據獲取接口獲取事件的信息；根據歷史數據預測獲取事件舉行的時間段內的正常客流量，其中，正常客流量為未舉辦任何事件情況下的該時段的客流量；在最大數量為正常客流量的N倍的情況下，生成場所對應的地鐵站在時間段內的客流緩解計劃，其中，N為正數，N大于等于1.5；將計劃發送至管理人員的移動終端。通過本申請解決了現有技術中對于無規律大型事件引起軌道交通的客流量變法無法預測的問題，在一定程度上提高了客流量預測的準確性。

技術領域

本申請涉及到軌道交通領域，具體而言，涉及一種軌道交通客流量智能預測方法和裝置。

背景技術

準確地預測地鐵客流數據，對地鐵運力安排、未來的發展和建設、功能的規劃都有著至關重要的作用。因此，準確預測地鐵客流量就成為了地鐵運營管理中的一個重要課題，是地鐵資源有效配置的根據。

為了解決這個問題，中國專利公開文件CN107688873A公開了一種基于大數據分析的地鐵客流預測方法，在該專利公開文本中記載了如下方法：從客流數據庫中提取客流數據，并將其導入大數據存儲系統；從上述的大數據存儲系統中讀取每天分時客流數據和/或每天累計的客流數據；根據上述的每天分時客流數據和/或每天累計的客流數據利用RNN模型進行客流預測建模，并進行優化，得到客流預測數據；根據上述的每天分時客流數據和/或每天累計的客流數據與客流預測數據，持續優化預測模型參數，提高下一次預測的準確度。

由此可見，在該方法中使用了歷史數據，該方法對于沒有突發事件日常流量來說預估人流量是沒有問題，但是對于出現了演唱會或者大型比賽的時候，這種預測方式是不起作用的。

發明內容

本申請實施例提供了一種軌道交通客流量智能預測方法和裝置，以至少解決現有技術中對于無規律大型事件引起軌道交通的客流量變法無法預測的問題。

根據本申請的一個方面，提供了一種軌道交通客流量智能預測方法，包括：獲取預定地鐵線路上的地鐵站對應的場所，其中，每個地鐵站對應的一個或多個場所到該地鐵站的距離小于等于閾值；查找所述場所對應的數據獲取接口，并通過所述數據獲取接口獲取事件的信息，其中，所述事件為在所述場所舉行的事件，所述事件的信息包括：所述事件舉行的時間段以及所述場所在所述事件中接納的人員的最大數量；根據歷史數據預測獲取所述事件舉行的時間段內的正常客流量，其中，所述正常客流量為未舉辦任何事件情況下的該時段的客流量；在所述最大數量為所述正常客流量的N倍的情況下，生成所述場所對應的地鐵站在所述時間段內的客流緩解計劃，其中，所述N為正數，所述N大于等于1.5；將所述計劃發送至管理人員的移動終端。

進一步地，生成所述場所對應的地鐵站在所述時間段內的客流緩解計劃包括：在所述N大于1.5小于等于2的情況下，確定提高通過所述場所對應的地鐵站的車輛的頻次。

進一步地，生成所述場所對應的地鐵站在所述時間段內的客流緩解計劃包括：在所述N大于2的情況下，確定限制進入所述場所對應的所述地鐵站的人數。

進一步地，所述場所對應的數據獲取接口包括以下至少之一：所述場所對應的網站的數據接口、所述場所對應的軟件或應用的數據接口。