一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法技术

本发明专利技术公开了一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法。首先，根据自动售票系统统计既有轨道交通站点工作日平均进出站客流量；然后，分别获取既有轨道交通站点和新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素；建立既有轨道交通站点的工作日平均进出站客流数据与其周边500m范围内的建成环境要素的回归模型，将新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素代入回归模型中，得到新开轨道交通站点的工作日平均进出站客流量预测值。利用本发明专利技术可以有效分析站点周边建成环境对进出站客流的影响，进而以此为依据，预测新开站点客流量。

【技术实现步骤摘要】
一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法
本专利技术属于轨道交通
，特别涉及了一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法。
技术介绍
研究轨道交通的出行特征对于指导轨道交通的建设、提供缓解城市拥堵的解决方案、指导城市与交通规划具有重大的意义。轨道站点的客流量作为轨道交通最常被分析的出行特征，是轨道交通客流预测的重要组成部分。目前，多数轨道客流的预测方法采用的是四阶段法。四阶段法就是将研究区域划分为逐个交通小区，通过增长系数法等计算交通小区内出行的发生量和吸引量，在此基础上，通过重力模型法等方法计算各个交通小区之间的客流分布情况，对交通方式进行划分，最后将交通量在路网上进行分布。然而，“交通规划四阶段法”的设计目的在于宏观出行需求预测，其在进行站域微观用地分析方面毫无优势。为弥补四阶段法的微观分析不足，直接估计法诞生。与四阶段法出行产生、出行分布、方式划分的思路不同，直接估计模型的分析单位是单个站点，通过分析吸引范围内的土地利用、接驳特性、站点运营等因素，直接反映站点周边建成环境与乘降客流量相关性。
技术实现思路
为了完善现有轨道交通客流预测方法，克服现有技术的不足，本专利技术提供一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法。为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案为：一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法，包含以下步骤：(1)根据自动售票系统统计既有轨道交通站点工作日平均进出站客流量；(2)分别获取既有轨道交通站点和新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素；(3)建立既有轨道交通站点的工作日平均进出站客流数据与其周边500m范围内的建成环境要素的回归模型，将新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素代入回归模型中，得到新开轨道交通站点的工作日平均进出站客流量预测值。进一步地，在步骤(2)中，所述建成环境要素包括站点500m范围内住户数量、500m范围内岗位点数量、500m范围内接驳公交线路数量、500m范围内公共自行车点数量以及站点是否为端头站。进一步地，所述站点500m范围内住户数量由电子地图上居民楼兴趣点数据和房产信息网站上居民小区数据融合获得。进一步地，获取站点500m范围内住户数量的具体步骤如下：(a)将房产信息网站上每个居民小区的整体住户数量和居民楼栋数相除得到每个小区内每栋居民楼理想住户数量：popi＝Ni/ni上式中，popi为第i个居民小区内每栋居民楼理想住户数量，Ni为第i个居民小区内的整体住户数量，ni为第i个居民小区内居民楼栋数；(b)根据各居住小区建成时间对理想住户数量进行折减，得到小区内每栋居民楼最终住户数量：上式中，fpopi为居住小区内每栋居民楼最终住户数量，yeari为居住小区建成时间，b为预测客流当年的年份，a＝b-10；(c)将居住小区名称和电子地图获取的居民楼兴趣点名称进行配对，如果居住小区名称包含于居民楼兴趣点名称中，则配对成功，将居住小区的最终住户数量赋值给居民楼兴趣点，否则进入步骤(d)；(d)将未配对成功的居民楼兴趣点的住户数量设置为距离其最近的已配对成功的居民楼兴趣点对应的住户数量。进一步地，在步骤(2)中，站点500m范围内岗位点数量采用电子地图POI数据中公司企业个数近似表示，站点500m范围内接驳公交线路数量通过电子地图POI公交站点属性栏对应公交线路数量获得，站点500m范围内公共自行车点数量通过爬取公共自行车官网数据获取，站点是否为端头站参考城市轨道沿线地区规划直接判断。进一步地，所述回归模型如下：Ridership＝0.697×Household+29.257×Job+189.751×Busline+1152.639×Bike+6895.542×Terminal-422.809上式中，Ridership为站点客流量；Household代表站点周边500m范围内的住户数量；Job代表站点周边500m范围内的岗位点数量；Busline代表站点周边500范围内的站点的接驳公交线路数量；Bike代表站点周边500m范围内的公共自行车点数量；Terminal是一个哑元变量，表示该站点是否为端头站，是端头站则取1，不是则取0。采用上述技术方案带来的有益效果：(1)本专利技术方法可以有效预测轨道交通站点尺度的出行量。区别于以往研究中对整条轨道线路客流的影响分析和数量的预测，本专利技术精确到轨道站点的尺度，通过对轨道站点周边建成环境因素的精细化研究，结合站点缓冲区内的公共交通接驳特性和站点自身的性质，有效分析出各类因素对站点客流的影响，从而更加精确的进行客流预测。(2)本专利技术结合多维角度的因素对轨道客流进行预测，结果更加准确。本专利技术研究重点虽在探讨建成环境因素与轨道交通站点客流之间的关系，但也引入了站点自身影响因素的考虑，即站点性质，如“是否为端头站”、“是否为换乘站”。同时还考虑了站点周边的接驳特性，即“公交线路”、“公共自行车站点数量”。考虑到多个角度的客流影响因素，并将其引入到预测方法中，能使得结果更加具有代表性和真实性。(3)本专利技术巧妙采用数据融合方法，高效获取站点周边的居民住户数据。本专利技术将电子地图兴趣点数据与房产信息网站上数据进行融合，较为方便高效的获取到相关的住户数据，解决了其他研究中人口数据获取困难且不准确的问题。该方法极具创新性且操作简单，利用网络爬取技术对网页代码进行解析、提取和统计后，经过匹配赋值即可使用。(4)本专利技术数据容易获取，计算方法简单。本专利技术基于建成环境因素的考虑，利用网络爬取技术，引入电子地图POI兴趣点、房产信息网站数据等网络爬取数据，收集轨道站点周边住户数、岗位数、接驳公交线路数、公共自行车站点数量等数据。数据的真实性、可靠性高。适合一条或多条轨道线路上的站点客流的预测条件，便于更加精细化对轨道站点客流进行预测。本专利技术采用多元线性回归模型(OLS)，构建轨道站点周边建成环境和轨道客流的直接估计模型，计算方法简单快捷，易操作，模型结果准确，适用性广。附图说明图1为本专利技术方法流程图；图2为百度地图居民楼兴趣点和链家网居民小区的数据融合方法流程图；图3为轨道AFC数据处理和站点客流乘降量获取方法流程图。具体实施方式以下将结合附图，对本专利技术的技术方案进行详细说明。一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法，如图1所示，具体实施步骤如下。S11、获取轨道交通AFC交易数据，将其读入MongoDB数据库中，利用数据库查询语句，以一天为周期，统计每天各个站点的进出站客流数据，进而得到轨道站点乘降量。轨道站点乘降量指的是单位时间内轨道交通车站上车和下车的乘客数量之和(万人/d或万人/h)。S12、轨道AFC数据处理和轨道站点乘降量的获取方法及流程参见图2。基本的步骤是通过对AFC原始数据进行一系列的处理和统计，得到最终可被直接利用的站点乘降量数据。S21、自动售票系统(AFC，AutomaticFareCollection的缩写)，是基于计算机技术、信息收集、处理技术、机械制造于一体的自动化售票、检票系统，具有很强的智能化功能。以本专利技术基于的南京市轨道交通2015年4月1号到30号的AFC交易数据为例，获取的AFC数据包含8个字段，分别为票类型、进站时刻、进站线路编号、进站站点编号、出站时刻、出站线路编号、出站站点编号和乘坐轨道交通总时间。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法，其特征在于，包含以下步骤：(1)根据自动售票系统统计既有轨道交通站点工作日平均进出站客流量；(2)分别获取既有轨道交通站点和新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素；(3)建立既有轨道交通站点的工作日平均进出站客流数据与其周边500m范围内的建成环境要素的回归模型，将新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素代入回归模型中，得到新开轨道交通站点的工作日平均进出站客流量预测值。

【技术特征摘要】
1.一种城市轨道交通站点进出站客流预测方法，其特征在于，包含以下步骤：(1)根据自动售票系统统计既有轨道交通站点工作日平均进出站客流量；(2)分别获取既有轨道交通站点和新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素；(3)建立既有轨道交通站点的工作日平均进出站客流数据与其周边500m范围内的建成环境要素的回归模型，将新开轨道交通站点周边500m范围内的建成环境要素代入回归模型中，得到新开轨道交通站点的工作日平均进出站客流量预测值。2.根据权利要求1所述城市轨道交通站点进出站客流预测方法，其特征在于，在步骤(2)中，所述建成环境要素包括站点500m范围内住户数量、500m范围内岗位点数量、500m范围内接驳公交线路数量、500m范围内公共自行车点数量以及站点是否为端头站。3.根据权利要求2所述城市轨道交通站点进出站客流预测方法，其特征在于，所述站点500m范围内住户数量由电子地图上居民楼兴趣点数据和房产信息网站上居民小区数据融合获得。4.根据权利要求3所述城市轨道交通站点进出站客流预测方法，其特征在于，获取站点500m范围内住户数量的具体步骤如下：(a)将房产信息网站上每个居民小区的整体住户数量和居民楼栋数相除得到每个小区内每栋居民楼理想住户数量：popi＝Ni/ni上式中，popi为第i个居民小区内每栋居民楼理想住户数量，Ni为第i个居民小区内的整体住户数量，ni为第i个居民小区内居民楼栋数；(b)根据各居住小区建成时间对理想住户数量进行折减，得到小区内每栋居民楼最终住户数量：上式中，fpopi为居住小区内每栋居民楼最终住户...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨敏，罗津宇，吴运腾，李国强，李瑞，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32