【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于轨道交通的，具体涉及一种轨道交通管理方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、当大型活动在一个城市举办时，这通常会导致该城市特别是活动周边区域的客流量显著增加。尤其是城市轨道交通系统，在面对短时间内客流量激增的情况下，可能会出现列车满载、排队等待等现象。
2、为了有效应对这种客流量的激增，城市轨道交通系统一般会通过增加各种轨道交通系统的班次或者班次间隔时长，但是只增加班次和班次间隔时长等操作，而没有合理的调度规划，列车的准时率和稳定性可能会受到影响，反而可能导致更多的拥堵和乘客的不满。此外，轨道交通系统的运力并非无限，特别是在高峰时段，列车的密度达到一定程度后，即使再增加班次，也难以显著改善运输效率。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种轨道交通管理方法、系统、设备和介质，能够在举办大型活动时，有效应对客流量的激增，且保证运输效率和乘客满意度。
2、本专利技术提供了如下的技术方案：
3、第一方面，提供一种轨道交通管理方法，包括：
4、步骤s1：获取当前活动信息，并使用基于历史活动信息建立的第一客流量预测模型，初步预测活动期间的客流量；
5、步骤s2：基于初步预测的客流量，以最大化轨道交通收益为目标设计目标函数，生成活动期间的初始轨道交通策略，并公布；
6、步骤s3：基于初步预测的客流量和活动所在区域周边道路的历史数据，预测活动期间活动区域周边道路自驾路线的拥堵程度，并基于预测的
7、步骤s4：基于活动期间的实际活动数据，通过构建的第二客流量预测模型精确预测客流量，并基于精确预测的客流量对初始轨道交通策略进行调整和公布。
8、可选地，所述步骤s1中，所述第一客流量预测模型的数学表达式为：
9、p(t)＝fs(s)·ft(t,t0,tday)·fd(t,t1,d)·fc(c)
10、fs(s)＝ks·s+p0
11、
12、fd(t,t1,d)＝exp(-kd(t-t1))
13、fc(c)＝1-kc·c
14、其中，p(t)为t时刻初步预测的客流量，fs(s)为活动规模影响函数，ft(t,t0,tday)为活动时间影响函数，fd(t,t1,d)为活动周期影响函数，fc(c)为施工情况影响函数，ks为活动规模的敏感系数，s为活动规模，p0为无活动时的基础客流量，a为客流量波动的最大幅度，t0为活动开始时间，tday为一天的时间长度，pavg为平均客流量，kd为衰减率，t1为活动开始时间，d为活动持续时间，kc为施工影响系数，c为施工情况的二进制变量，无施工时，c取值为0，有施工时，c取值1。
15、可选地，所述步骤s2，具体包括：
16、基于初步预测的客流量和历史数据，获取需要调整的轨道交通线路；
17、以最大化轨道交通运行总收益设置目标函数，并建立约束条件；
18、求解目标函数，输出最优解用于实现轨道交通调整策略的生成。
19、可选地，所述目标函数为：
20、
21、其中，j为轨道交通的运行总收益，n为需要调整的轨道交通线路总数量，t为一天的时间段数，rikt为第k条线路在时间t的收入，且基于初步预测的客流量获取，ok为第k条线路的运营成本，fikt为第k条线路在时间t的发车频率；
22、约束条件包括：客流承载能力的约束、客流量与需求匹配的约束和运营时间的约束；
23、所述客流承载能力的约束为：
24、
25、其中，为第n个待选轨道交通策略中t时刻站点i到站点j的预测客流量，ck为第k条线路的车辆容量；为第n个待选轨道交通策略中第k条线路在时间t的发车频率；
26、所述客流量与需求匹配的约束为：
27、
28、其中，αij为调整系数，为t时刻站点i到站点j的初步预测的客流量，且基于第一客流量预测模型初步预测的客流量获取；
29、所述运营时间的约束为：
30、
31、其中，tstart和tend分别是线路k的运营开始时间和运营结束时间。
32、可选地，所述步骤s3，具体过程为：
33、通过下利公式预测轨道交通站台i到站台j所对应道路在t时刻的拥堵程度；
34、cijt＝λ(1-vtvmax)fijt+μat+νst
35、其中，cijt为t时刻从轨道交通站台i到站台j所对应道路的拥堵指数，λ为拥堵敏感系数，vt为t时刻自驾车辆的平均速度，vmax为历史数据中无拥堵情况下车辆的最大平均速度，μ为事故影响系数，at为历史数据中t时刻的事故报告数量，ν为施工影响系数，st为活动期间的施工信息数量，fijt为t时刻从轨道交通站台i到站台j所对应道路的自驾流量，且基于初始预测的客流量获取；
36、基于自驾路线的拥堵程度，以最小化自驾时间为目标函数，使用dijkstra算法求解目标函数，输出最佳绕行路径；
37、tijt＝dijvt+δt(cijt)
38、其中，tijt为t时刻从轨道交通站台i到站台j所对应道路的自驾时间，dij为从轨道交通站台i到站台j所对应道路的距离，δt(cijt)为基于cijt的自驾延长时间。
39、可选地，所述步骤s4中，构建的第二客流量预测模型的数学表达式为：
40、n(t)＝αfa(t)+βfw(t)+γfh(t)+∈
41、fa(t)＝waa(t)+wss(t)+wtt(t)+wdd(t)+wll(t)
42、fw(t)＝wtt(t)+wpp(t)
43、fh(t)＝k+w1h(t)+w2th(t)+w3w(t)+w4sw(t)+w5dh(t)
44、其中，n(t)为t时刻精确预测的客流量，fa(t)为活动特征函数，fw(t)为天气条件函数，fh(t)为节假日效应函数，∈为随机误差项，α、β和γ分别为fa(t)、fw(t)和fh(t)对应的权重系数；a(t)为t时刻的实际活动关注度，s(t)为t时刻实际的活动规模，t(t)为表示活动类型的分类变量，d(t)为t时刻时活动持续时间，l(t)为地点可达性，wa、ws、wt、wd和wl分别为a(t)、s(t)、t(t)、d(t)和l(t)对应的权重，t(t)为t时刻的温度，wt和wp分别为f(t)和p(t)对应的权重，p(t)为t时刻的降水量，k为日常状态下的平均客流量，h(t)为是否为节假日的二分类变量，th(t)为关于节假日类型的分类变量，w(t)为是否为工作日的二分类变量，sw(t)为表示是否为特殊工作日的分类变量，dh(t)为假期持续时间，w1、w2、w3、w4和w5分别为h(t)、th(t)、w(t)、sw(t)和dh(t)对应的权重。
45、可选地，所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轨道交通管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述第一客流量预测模型的数学表达式为：
3.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：
4.根据权利要求3所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述目标函数为：
5.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤S3，具体过程为：
6.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤S4中，构建的第二客流量预测模型的数学表达式为：
7.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述基于精确预测的客流量对初始轨道交通策略进行调整和公布，包括对轨道交通总班次的调整和对轨道交通运营时间的调整；
8.一种轨道交通管理系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，处理器执行存储器中保存的计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的轨道交通管理方法的步骤。
10.一种计算机可读
...【技术特征摘要】
1.一种轨道交通管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述第一客流量预测模型的数学表达式为：
3.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤s2，具体包括：
4.根据权利要求3所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述目标函数为：
5.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤s3，具体过程为：
6.根据权利要求1所述的轨道交通管理方法，其特征在于，所述步骤s4中，构建的第二客流量预测模型的数学表达式为...
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