一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法技术

本发明专利技术公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事件属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事件的概率分布，再使用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最后对每一类客流高峰事件建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。本发明专利技术可用于预测城市轨道交通常发和突发的客流高峰事件的持续时间，为轨道交通企业的客流高峰管理提供数据支持，能缓解通行能力浪费和服务水平降低的矛盾，跟随轨道交通客流的变化。

【技术实现步骤摘要】
一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法
本专利技术涉及一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，属于城市轨道交通智能化技术。
技术介绍
随着我国各大中城市新线的不断建成和投入使用、轨道网络的逐渐形成，城市轨道交通在城市发展和人民日常工作生活中发挥着越来越重要的作用，城市公共交通的轨道化程度已成为一个城市现代化的重要标志之一。而我国的城市轨道交通事业发展还处于初期，运营管理水平还比较低，尤其在轨道交通客流高峰事件管理方面还比较欠缺，主要依靠管理人员主观经验，缺少必要的理论支持，存在不能及时反应客流需求变化、通行能力浪费和服务水平低相矛盾的问题。目前，国内外在交通事件持续时间预测方面已经做了一定的研究，这些事件持续时间预测技术之间彼此差异较大，它们使用不同的数据源，不同的变量，不同的样本大小和各种不相同的预测技术。这些预测方法包括：基于统计的预测方法，回归分析，决策树模型，模糊逻辑法，生存分析等。基于统计的方法是统计交通事件持续时间的均值、方差，将事件持续时间值作为随机变量并分析是否满足某一概率密度函数，拟合后可以做出基于概率的事件持续时间预测；回归分析一般是提取交通事件的重要影响因素本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)客流统计：设定单位时间Δt，按单位时间Δt对时间进行分段；对历史客流数据，统计各个单位时间段内的全线进站流量，将统计数据分为两个集合，分别为训练集和测试集；(2)高峰时间计算：对所有单位时间段内的全线进站流量的统计结果由低到高进行排序，取85％分位点的全线进站流量作为高峰阈值Qt；当连续5个单位时间段的全线进站流量高于Qt时，则确定首次全线进站流量高于Qt的单位时间段开始时刻出现客流高峰；在出现客流高峰后，若连续5个单位时间段内有两个单位时间段的全线进站流量低于Qt时，则确定第二次全线进站流量低于Qt的单位时间段开始时刻...

【技术特征摘要】
1.一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)客流统计：设定单位时间Δt，按单位时间Δt对时间进行分段；对历史客流数据，统计各个单位时间段内的全线进站流量，将统计数据分为两个集合，分别为训练集和测试集；(2)高峰时间计算：对所有单位时间段内的全线进站流量的统计结果由低到高进行排序，取85％分位点的全线进站流量作为高峰阈值Qt；当连续5个单位时间段的全线进站流量高于Qt时，则确定首次全线进站流量高于Qt的单位时间段开始时刻出现客流高峰；在出现客流高峰后，若连续5个单位时间段内有两个单位时间段的全线进站流量低于Qt时，则确定第二次全线进站流量低于Qt的单位时间段开始时刻退出客流高峰；客流高峰持续时间Td为出现客流高峰和退出客流高峰的差值，对所有训练集和测试集计算客流高峰持续时间；(3)建立客流高峰事件属性集：根据数据库信息，对客流高峰事件建立对应的属性集；(4)训练数据处理：对训练集数据进行清洗，剔除明显的孤立点；设定最小的客流高峰持续时间为TdMIN，最大的客流高峰持续时间为TdMAX，按一定的间隔宽度将[TdMIN,TdMAX]划分为连续的区间[TdMIN,γ1)、[γ1,γ2)、…[γc-1,γc]，γc-1＜TdMAX≤γc，按时间长度由短至长，对区间进行依次编号为1,2,…,c；将所有训练集数据中客流高峰持续时间落在同一区间内的客流高峰事件归为一类；(5)确定属性分类界限：对每一类客流高峰事件分析属性集的概率分布，建立客流高峰事件的损失函数，使...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宁，石庄彬，何铁军，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32