轨道交通客流分配模型参数自动标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种轨道交通客流分配模型参数自动标定方法及其装置，属于智能交通技术领域。该方法采用遗传算法，执行该客流分配模型，采用非参数统计检验技术对所选的模型参数取值进行检验，选取通过检验的模型参数取值作为标定结果。该装置包括配流模型标定模块和与其分别连接的路网数据管理模块、自动售检票数据存储模块、运营计划管理模块和网络客流分配模块。本发明专利技术能够提高轨道交通客流分配模型的准确性；可以基于城市轨道交通系统AFC数据进行模型参数的标定，避免了频繁应用人工客流调查的方法而造成大量人力、物力、财力上的耗费；由于可以作为自动标定模块集成于城市轨道交通系统中，因此本发明专利技术能够促进提高城市轨道交通运营管理水平。

【技术实现步骤摘要】
轨道交通客流分配模型参数自动标定方法及装置
本专利技术属于智能交通
，涉及一种轨道交通客流分配模型参数自动标定技术。
技术介绍
近年来，城市轨道交通以其大运量、快捷、准时、安全的特点在我国获得了快速的发展，北京、上海、广州等大城市的轨道交通已相继进入网络化运营管理的新阶段。客流是城市轨道交通网络化运营管理的基础，科学预测和分析客流在网络上的分布情况是解决网络运营协调、列车运行图编制、票款合理清分清算、运营风险控制以及突发事件应急处置等一系列重要问题的前提和依据。网络化运营条件下，复杂连接的轨道交通路网结构以及与此相适应的“一票换乘”体系，使得乘客在网络中的出行路径无法被直接确定，给运营管理部门的客流预测及分析带来了困难。为此，国内诸如北京、上海、广州、深圳等大中城市的轨道交通系统均采用基于概率的多路径客流分配模型来实现对客流在网络上分布情况的计算。但是，客流分配结果的准确程度，不仅取决于模型构造本身，而且还受其参数取值的重要影响，现阶段对城市轨道交通客流分配模型参数的标定主要采取的是意向调查(StatedPreference，简称SP)、行为调查(RevealedPreference，简称RP)等基于人工客流调查的方法。在城市轨道交通网络化运营条件下，由于网络客流数量巨大、乘客出行行为差异性大，上述RP、SP等基于人工客流调查的参数标定方法在实际的应用实施过程中需要花费大量的人力、物力、财力，且无论从组织上、还是样本的选择上以及调查数据的统计分析上，都存在很大的难度，进而导致客流分配模型得不到充分的标定，造成对局部路段上的客流预测出现较大偏差。为此，亟需研究提出新的方法予以解决。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够更为方便而准确地获得轨道交通客流分配模型参数取值的技术。为了达到上述目的，本专利技术的解决方案是：一种轨道交通客流分配模型参数自动标定方法，该方法采用遗传算法，执行所述客流分配模型，采用非参数统计检验技术对所选的模型参数取值进行检验，选取通过所述检验的模型参数取值作为标定结果。所述方法包括以下步骤：(1)初始化所述遗传算法的参数值和所述非参数统计检验技术的显著性水平值，并生成初始父代染色体，所述染色体即所述客流分配模型的模型参数取值；转入步骤(2)；(2)选取进站数据和出站数据作为所述客流分配模型的输入，以所述步骤(1)中产生的初始父代染色体或者步骤(5)中产生的子代染色体作为所述客流分配模型的模型参数取值，由所述客流分配模型执行客流分配；转入步骤(3)；(3)基于所述步骤(2)中所述的进站数据和出站数据对应的实际客流行程时间分布数据，采用所述非参数统计检验技术评价所述客流分配模型的输出值，保留通过检验的染色体，并转入步骤(4)；(4)判断是否满足终止条件；如果满足终止条件，则终止标定；否则，转入步骤(5)；(5)对所述步骤(3)保留的染色体进行交叉和变异运算，产生子代染色体；转入所述步骤(2)，并采用所述子代染色体作为所述步骤(2)中所述客流分配模型的模型参数取值。所述步骤(1)中所述遗传算法的参数值包括最大迭代次数和最大染色体数；所述步骤(4)中的终止条件指的是迭代次数大于所述最大迭代次数或所述步骤(3)中通过检验的染色体数大于所述最大染色体数。所述步骤(2)中进站数据和出站数据选自自动售检票系统。所述非参数统计检验技术包括Moses变异度检验技术、Wilcoxon秩和检验技术以及Kolmogorov-Smirnov检验技术。所述方法在所述步骤(1)之前还包括：采集轨道交通自动售检票系统的乘客进站刷卡数据和乘客出站刷卡数据，匹配同一张票卡同一次进站刷卡数据和出站刷卡数据，作为所述步骤(2)中客流分配模型的输入数据，即所述步骤(2)中的进站数据和出站数据。所述方法在所述步骤(4)中终止标定后还包括：向外部系统提供标定后的模型参数值。所述客流分配模型为中国城市轨道交通运营管理部门所实际使用的多路径概率分配模型。一种实现上述轨道交通客流分配模型参数自动标定方法的装置，包括配流模型标定模块和与所述配流模型标定模块分别连接的路网数据管理模块、自动售检票数据存储模块、运营计划管理模块和网络客流分配模块；所述配流模型标定模块按照上述方法标定模型参数；所述路网数据管理模块包括轨道交通路网基础数据库，以对所述配流模型标定模块所需的基础数据进行管理、维护和更新并存储所述配流模型标定模块的标定结果；所述自动售检票数据存储模块包括所述配流模型标定模块所需的进站数据和出站数据；所述运营计划管理模块与轨道交通运营计划系统建有数据接口，以保存并为所述配流模型标定模块提供所需的轨道交通运营计划数据；所述网络客流分配模块基于网络客流分配模型建立，为所述配流模型标定模块提供客流分配计算的输出结果，并从所述配流模型标定模块获取模型参数值。所述自动售检票数据存储模块还与轨道交通票务清分清算中心连接，以获取所述配流模型标定模块所需的进站数据和出站数据，并对历史数据进行清洗、整理和保存。由于采用上述方案，本专利技术的有益效果是：本专利技术能够大大提高轨道交通客流分配模型的准确性。同时，本专利技术可以基于每日积累的城市轨道交通系统AFC数据进行模型参数的标定，避免了频繁应用人工客流调查的方法而造成大量人力、物力、财力上的耗费，并且也容易形成一个自动标定模块而整合进入城市轨道交通系统目前已有的运营管理平台之中，从而对提升我国城市轨道交通运营管理水平有所贡献。附图说明图1是本专利技术实施例中轨道交通客流分配模型参数自动标定方法的流程图；图2是本专利技术实施例中采用遗传算法标定客流分配模型参数的流程图；图3是本专利技术实施例中轨道交通客流分配模型参数自动标定装置的结构示意图；图4是验证本专利技术实施例的算例的路网图。具体实施方式以下结合附图所示实施例对本专利技术作进一步的说明。本专利技术提出了基于遗传算法的轨道交通客流分配模型参数标定方法和装置，本实施例中基于城市轨道交通客流分配模型和城市轨道交通AFC(AutoFareCollection，自动售检票)系统数据对此进行阐述。为了适应我国城市轨道交通网络化运营管理的要求，针对无障碍“一票换乘”的实际策略，我国城市轨道交通管理部门相应地成立了自动售检票系统清分清算管理中心(AFCClearingCenter，简称ACC)，根据AFC系统生成的大量分时起终点(Origin-Destination，简称为O-D)客流，进行轨道交通客流分布计算和统计以及票款收入的清分。上述AFC数据蕴含着大量的城市轨道交通乘客出行信息，为客流分配模型参数标定提供了另一种可能。利用从海量AFC系统数据中分析得到的乘客实际O-D行程时间信息(即从O站刷卡进站到D站刷卡出站之间的行程时间长度)进行具体标定，并以Moses变异度检验技术、Wilcoxon秩和检验技术以及Kolmogorov-Smirnov检验技术等非参数统计检验技术对标定结果进行验证，以便最终获取较为准确合理的客流分配模型参数取值，从而提高城市轨道交通网络客流分布计算的精度。本实施例基于遗传算法和AFC数据的城市轨道交通客流分配模型参数自动标定方法包括以下步骤：(1)采集城市轨道交通AFC系统的起点(Origin，简称O)(即进站)刷卡数据和终点(Desti本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种轨道交通客流分配模型参数自动标定方法，其特征在于：采用遗传算法，执行所述客流分配模型，采用非参数统计检验技术对所选的模型参数取值进行检验，选取通过所述检验的模型参数取值作为标定结果。

【技术特征摘要】
1.一种轨道交通客流分配模型参数自动标定方法，其特征在于：采用遗传算法，执行所述客流分配模型，采用非参数统计检验技术对所选的模型参数取值进行检验，选取通过所述检验的模型参数取值作为标定结果；所述方法包括以下步骤：(1)初始化所述遗传算法的参数值和所述非参数统计检验技术的显著性水平值，并生成初始父代染色体，所述染色体即所述客流分配模型的模型参数取值；转入步骤(2)；(2)选取进站数据和出站数据作为所述客流分配模型的输入，以所述步骤(1)中产生的初始父代染色体或者步骤(5)中产生的子代染色体作为所述客流分配模型的模型参数取值，由所述客流分配模型执行客流分配；转入步骤(3)；(3)基于所述步骤(2)中所述的进站数据和出站数据对应的实际客流行程时间分布数据，采用所述非参数统计检验技术评价所述客流分配模型的输出值，保留通过检验的染色体，并转入步骤(4)；(4)判断是否满足终止条件；如果满足终止条件，则终止标定；否则，转入步骤(5)；(5)对所述步骤(3)保留的染色体进行交叉和变异运算，产生子代染色体；转入所述步骤(2)，并采用所述子代染色体作为所述步骤(2)中所述客流分配模型的模型参数取值。2.根据权利要求1所述的轨道交通客流分配模型参数自动标定方法，其特征在于：所述步骤(1)中所述遗传算法的参数值包括最大迭代次数和最大染色体数；所述步骤(4)中的终止条件指的是迭代次数大于所述最大迭代次数或所述步骤(3)中通过检验的染色体数大于所述最大染色体数。3.根据权利要求1所述的轨道交通客流分配模型参数自动标定方法，其特征在于：所述步骤(2)中进站数据和出站数据选自自动售检票系统。4.根据权利要求1所述的轨道交通客流分配模型参数自动标定方法，其特征在于：所述非参数统计检验技术包括Moses变异度检验技术、Wilcoxon秩和检验技术以及Kolmogorov-Smirnov检验技术。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱炜，徐瑞华，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31