一种轨道交通客流量预测方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种轨道交通客流量预测方法、系统及存储介质，方法包括：选取新开通站点的多个相似站点；多个所述相似站点为既有站点；对多个所述相似站点进行等级划分，并对等级划分后的多个所述相似站点分别进行客流量预测，得到多个相似客流量预测结果；获取新开通站点的客流影响因子；根据多个相似客流量预测结果和客流影响因子得到新开通站点的目标客流预测结果。与现有技术相比，本发明专利技术实施例的轨道交通客流量预测方法是针对新开通站点的客流预测，弥补了现有技术的空白。弥补了现有技术的空白。弥补了现有技术的空白。

【技术实现步骤摘要】
一种轨道交通客流量预测方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及城市轨道交通
，具体涉及一种轨道交通客流量预测方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]城市轨道交通具有运量大、准点率高、便捷、舒适、高效、环保等优点，逐渐成为城市公共交通的主力。近年来，城市轨道交通线网规模快速扩张，客流量急剧增加，线网客流的时空分布日趋复杂，高峰时段供需不平衡问题愈加突出，部分站点客流超过设计能力，常态化限流站点逐步增加，系统安全运营和应急管理也面临巨大挑战。
[0003]客流预测可以反映出地铁客流的实时变化规律，根据实际客流需求估计行车计划和调整客运组织方案，给城市轨道交通系统资源的合理分配及站台的拥挤度管控提供重要依据。目前的客流预测方案主要有：
[0004]第一种，基于统计学思想，根据过去的客流信息来预测未来客流变化；
[0005]第二种，基于深度学习技术，采用各种神经网络进行客流预测。
[0006]但是，上述两种方案都是针对既有站点的，而针对新开通站点的客流预测，目前暂时处于空白状态。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中的技术缺陷，本专利技术实施例的目的在于提供一种轨道交通客流量预测方法、系统及存储介质。
[0008]为实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种轨道交通客流量预测方法，包括：
[0009]选取新开通站点的多个相似站点；多个所述相似站点为既有站点；
[0010]对多个所述相似站点进行等级划分，并对等级划分后的多个所述相似站点分别进行客流量预测，得到多个相似客流量预测结果；
[0011]获取新开通站点的客流影响因子，其包括但不仅限于早晚高峰、工作日、节假日、天气、温度、季节及大型活动等；
[0012]根据多个相似客流量预测结果和客流影响因子得到新开通站点的目标客流预测结果。
[0013]作为本申请的第一种具体实现方式，选取新开通站点的多个相似站点，具体为：
[0014]获取新开通站点的站点类型；所述站点类型包括综合枢纽站、片区中心站、一般站点和换乘站；
[0015]将所述站点类型与现网数据库进行匹配，以找到新开通站点的多个相似站点。
[0016]作为本申请的第二种具体实现方式，选取新开通站点的多个相似站点，具体为：
[0017]获取新开通站点的地理位置；
[0018]若结合地图数据库和地理位置判定出所述新开通站点处于商业中心，则从现网数
据库中选取处于商业中心的既有站点，并将其确定为相似站点。
[0019]作为本申请的第三种具体实现方式，选取新开通站点的多个相似站点，具体为：
[0020]获取新开通站点的周边地形图像；
[0021]结合卫星云图和所述周边地形图像，找出新开通站点的多个相似站点。
[0022]作为本申请的第一种具体实现方式，对多个所述相似站点进行等级划分，具体为：
[0023]获取多个相似站点的自开通以来的运行总时长及乘客承载总量；
[0024]按所述运行总时长及乘客承载总量进行从高到低排序，根据排序情况实现多个相似站点的等级划分。
[0025]作为本申请的第二种具体实现方式，对多个所述相似站点进行等级划分，具体为：
[0026]若既有站点与新开通站点的周边地形图像类似，则相似站点的得分为A，等级为第一等级；
[0027]若既有站点与新开通站点均处于商业中心，则相似站点的得分为B，等级二第二等级；
[0028]若既有站点的站点类型与新开通站点类似，则相似站点的得分为C，等级为第三等级；
[0029]若既有站点的站点类型与新开通站点类似、均处于商业中心、且周边地形类似，则相似站点的得分为D，等级为第四等级；
[0030]其中，第四等级＞第三等级＞第二等级＞第一等级。
[0031]第二方面，本申请实施例提供一种轨道交通客流量预测系统，包括：
[0032]选取模块，用于选取新开通站点的多个相似站点；多个所述相似站点为既有站点；
[0033]等级划分模块，用于对多个所述相似站点进行等级划分；
[0034]客流预测模块，用于并对等级划分后的多个所述相似站点分别进行客流量预测，得到多个相似客流量预测结果；
[0035]获取模块，用于获取新开通站点的客流影响因子；
[0036]所述客流预测模块还用于根据多个相似客流量预测结果和客流影响因子得到新开通站点的目标客流预测结果。
[0037]第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令。该计算机程序/指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述方法的步骤。
[0038]实施本专利技术实施例，从既有站点中，选取多个新开通站点的相似站点，对多个相似站点进行等级划分，并对等级划分后的多个相似站点分别进行客流量预测，进一步地获取新开通站点的客流影响因子，结合多个相似站点的客流预测结果和新站的客流影响因子，实现新开通站点的客流预测；即，本专利技术实施例的轨道交通客流量预测方法是针对新开通站点的客流预测，弥补了现有技术的空白。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0040]图1是本专利技术实施例提供的轨道交通客流量预测方法的流程图；
[0041]图2是模型架构构图；
[0042]图3是本专利技术实施例提供的轨道交通客流量预测系统的结构图。
具体实施方式
[0043]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0044]请参考图1，本申请实施例提供的轨道交通客流量预测方法，可以包括如下步骤：
[0045]S1，选取新开通站点的多个相似站点。
[0046]步骤S1的第一种实现方式是：
[0047](1)获取新开通站点的站点类型。
[0048]在轨道交通中，站点类型可划分为综合枢纽站、片区中心站、一般站点和换乘站。以重庆轨道交通3号线为例，红旗河沟站、重庆北站以及龙头寺站为综合枢纽站，金童路站、六公里站及园博园站为片区站点，重庆交通大学站、童家院子站及翠云站为一般站点，南坪站和四公里站为换乘站。
[0049]本次新开通的线路为6号线，共有28个站点。当需要预测光电园这一新开通站点的客流量时，从轨道交通数据库中获取到光电园的站点类型为一般站点，进一步地其为集中办公类。
[0050]需要说明的是，站点类型更细化的划分中，除了集中办公类以外，还有住宅类、娱乐类和休憩类。休憩类的站点，其周边通常设有公园、广场等，前往此处的乘客主要以游玩、休闲为主。而娱乐类的站点，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轨道交通客流量预测方法，其特征在于，包括：选取新开通站点的多个相似站点；多个所述相似站点为既有站点；对多个所述相似站点进行等级划分，并对等级划分后的多个所述相似站点分别进行客流量预测，得到多个相似客流量预测结果；获取新开通站点的客流影响因子；根据多个相似客流量预测结果和客流影响因子得到新开通站点的目标客流预测结果。2.如权利要求1所述的轨道交通客流量预测方法，其特征在于，选取新开通站点的多个相似站点，具体为：获取新开通站点的站点类型；所述站点类型包括综合枢纽站、片区中心站、一般站点和换乘站；将所述站点类型与现网数据库进行匹配，以找到新开通站点的多个相似站点。3.如权利要求1所述的轨道交通客流量预测方法，其特征在于，选取新开通站点的多个相似站点，具体为：获取新开通站点的地理位置；若结合地图数据库和地理位置判定出所述新开通站点处于商业中心，则从现网数据库中选取处于商业中心的既有站点，并将其确定为相似站点。4.如权利要求1所述的轨道交通客流量预测方法，其特征在于，选取新开通站点的多个相似站点，具体为：获取新开通站点的周边地形图像；结合卫星云图和所述周边地形图像，找出新开通站点的多个相似站点。5.如权利要求2
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4任一项所述的轨道交通客流量预测方法，其特征在于，对多个所述相似站点进行等级划分，具体为：获取多个相似站点的自开通以来的运行总时长及乘客承载总量；按所述运行总时长及乘客承载总量进行从高到低排序，根据排...

【专利技术属性】
技术研发人员：程鹏，
申请(专利权)人：重庆交通职业学院，
类型：发明
国别省市：