一种枢纽异常客流量产生因素的识别方法技术

本发明专利技术涉及一种枢纽异常客流量产生因素的识别方法，该方法包括以下步骤：1)采集历史数据，包括枢纽历史客流数据及相关影响因素信息；2)根据步骤1)采集的数据构建枢纽客流量估测模型；3)根据步骤2)的枢纽客流量估测模型提取异常客流量数据；4)对提取的异常客流量数据进行聚类分析；5)根据分析结果识别异常客流量产生因素。与现有技术相比，本发明专利技术提升客流数据收集的可靠性，加强客流数据分析的有效性，实现客流分析的量化，提升客流预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，该方法包括以下步骤：1)采集历史数据，包括枢纽历史客流数据及相关影响因素信息；2)根据步骤1)采集的数据构建枢纽客流量估测模型；3)根据步骤2)的枢纽客流量估测模型提取异常客流量数据；4)对提取的异常客流量数据进行聚类分析；5)根据分析结果识别异常客流量产生因素。与现有技术相比，本专利技术提升客流数据收集的可靠性，加强客流数据分析的有效性，实现客流分析的量化，提升客流预测的准确性。【专利说明】
本专利技术涉及交通运输及数据分析领域，尤其是涉及。背基技术目前，枢纽客流分析的现状呈现以下几个问题:1.目前为止，还没有一个完善的枢纽客流数据收集系统，实现对枢纽运营效率及客流量及客流分布的数据收集。2.目前为止，由于缺乏枢纽运营效率、客流量及客流分布的历史数据，我国各大枢纽仍未建立有较为完善的枢纽客流分析方法，分析造成枢纽客流量及客流分布变异的影响因素，预测枢纽客流到达量及到达分布，为综合交通枢纽的客运调度提供数据指导及为设计枢纽特殊运营状态应急处理预案提供支持。3.枢纽客流预测及影响因素分析多凭借主观经验进行人为判定，未能建立信息化及量化的分析技术。导致我国综合客运枢纽运营效率低下，服务水平低，用户出行满意度不闻。运用统计学 的分析方法进行客流统计及异常客流数据的提取不仅可以为大型枢纽管理部门提供分析造成客流异常的依据，提前预知异常客流产生的可能性，做好运预案和应急监控的准备，最大限度的满足旅客出行的需求，提高枢纽的运营效率和服务水平，实现客运和收益的最大化。多元线性回归模型，在数理统计中，是描述一个因变量变量受到多个自变量的影响的方法。以I作为因变量，以Xl，XfXn为η个自变量，则模型可以写成:【权利要求】1.，其特征在于，该方法包括以下步骤: 1)采集历史数据，包括枢纽历史客流数据及相关影响因素信息； 2)根据步骤I)采集的数据构建枢纽客流量估测模型； 3)根据步骤2)的枢纽客流量估测模型提取异常客流量数据； 4)对提取的异常客流量数据进行聚类分析； 5)根据分析结果识别异常客流量产生因素。2.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述的步骤I)具体为: 101)设置历史客流量收集颗粒度； 102)采集枢纽历史客流数据，包括枢纽各运输方式的运力、客流量和客流分布比例； 103)采集相关影响因素信息，所述的相关影响因素信息包括天气数据、温度数据、枢纽建设数据和交通数据。3.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述的步骤2)具体为:采用多元线性回归方法对步骤I)采集的历史数据进行回归训练，计算回归函数中的回归系数，构建如下回归函数: 4.根据权利要求3所述的，其特征在于，所述的自变量的选取满足F检测95%置信区间的要求。5.根据权利要求3所述的，其特征在于，所述的步骤3)中的提取异常客流量数据具体为: 301)采用步骤2)的枢纽客流量估测模型对历史数据进行重新计算，计算历史数据的估计值与实际数据的残差和相对误差； 302)设定相对误差控制值，提取相对误差超过相对误差控制值的数据，并将提取的数据作为异常客流量数据。6.根据权利要求1所述的，其特征在于，所述的步骤4)中，对异常客流数据进行聚类分析时，聚类过程采用明考夫斯基距离和夹角余弦值作为测量异常客流数据的相似程度，所述的明考夫斯基距离计算公式为: 7.根据权利要求6所述的，其特征在于，所述的聚类过程具体为: 401)取第i个异常客流数据及其相关影响因素向量； 402)取第a个聚类组及其相关影响因素向量； 403)根据步骤401)和402)计算相应的明考夫斯基距离和夹角余弦值； 404)判断是否满足dia(q)≤a ^ CoS Θ ia ≤ β，a、β分别为明考夫斯基距离、夹角余弦值的临界值，若是，则将该第i个异常客流数据加入第a个聚类组，执行步骤406)，若否，则执行步骤405)； 405)判断是否满足a=m，m为当前聚类组数，若是，则将第i个异常客流数据加入新建聚类组m+1，并执行步骤406)，若否，则a=a+l，返回步骤402)； 406)判断是否满足i=n，η为异常客流数据总个数，若是，则结束，若否，则i=i+l，返回步骤401)。【文档编号】G06Q10/04GK103793761SQ201410035508【公开日】2014年5月14日 申请日期:2014年1月24日 优先权日:2014年1月24日 【专利技术者】孙立军, 成诚, 杜豫川 申请人:同济大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孙立军，成诚，杜豫川，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：