【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统
本专利技术属于城市轨道交通运行
，特别是一种基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统。
技术介绍
相较于传统地面交通方式，地铁具有运量大、效率高、能耗低的优势，在提高出行效率的同时也可缓解地面交通压力。然而，在工作日早晚高峰时段，地铁系统往往需要面临巨大的集散压力，地铁站内乘客的运动规律非常复杂。站台作为地铁系统的重要组成部分，研究站台乘客的运动规律对于提高乘客的出行效率和缓解交通拥堵具有重要的意义。地铁站台是乘客排队候车的重要场所。在高峰时段站台部分候车区乘客过度聚集现象频频发生，候车乘客在站台的分布极不均衡。这种不均衡现象可导致站台空间利用不充分，同时可影响乘客的上下车效率，进而增加列车停站时间，并易造成列车延误。同时，站台候车乘客分布不均衡现象也容易造成部分列车车厢内乘客较少、满载率低、运力浪费。因此，分析候车乘客在站台的分布特性，挖掘影响候车乘客分布的关键因素对提高候车乘客分布均衡度意义重大。通常，根据经验指导乘客的候车区选择需花费大量的人力且效...
【技术保护点】
1.一种基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、在楼/扶梯口和升降梯口采集不同位置处进入地铁站台的客流数据，采集列车到达站台时各候车区的乘客分布数据，处理并存储为历史数据；/nS2、输入进入地铁站台客流历史数据，基于模糊逻辑理论构建地铁站台乘客的候车区选择模型，计算得到乘客选择各候车区的概率值；/nS3、基于元胞自动机模型建立乘客在站台的运动模型，模拟得到站台乘客的分布，基于历史存储的列车到达站台时各候车区的乘客分布数据校验模型参数，得到完整的地铁站台乘客分布预测模型；/nS4、将实时采集的进入站台客流数据输入所构建的地铁站台乘客分布...
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在楼/扶梯口和升降梯口采集不同位置处进入地铁站台的客流数据，采集列车到达站台时各候车区的乘客分布数据，处理并存储为历史数据；
S2、输入进入地铁站台客流历史数据，基于模糊逻辑理论构建地铁站台乘客的候车区选择模型，计算得到乘客选择各候车区的概率值；
S3、基于元胞自动机模型建立乘客在站台的运动模型，模拟得到站台乘客的分布，基于历史存储的列车到达站台时各候车区的乘客分布数据校验模型参数，得到完整的地铁站台乘客分布预测模型；
S4、将实时采集的进入站台客流数据输入所构建的地铁站台乘客分布预测模型，模拟得到地铁站台乘客的分布预测结果，并将预测结果传输至乘客信息系统；
S5、站台乘客信息系统电子屏幕实时发布各候车区乘客密度预测信息，标识出建议候车区，为正确引导乘客选择合适的候车区提供参考，实现客流的监管调整。
2.如权利要求1所述的基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统，其特征在于，所述步骤S1中进入地铁站台的客流数据包括乘客的数量、进入位置及速度。
3.如权利要求1所述的基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统，其特征在于，所述步骤S1中列车到达站台时各候车区的乘客分布数据包括候车区内乘客数量、队列数量。
4.如权利要求1所述的基于模糊逻辑理论的地铁站台乘客分布预测系统，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21、输入不同位置处进入地铁站台的乘客历史位置、速度、流量数据，输入仿真模拟过程中乘客的基本属性；
S22、将影响乘客对候车区选择的量d、s、ρ进行模糊化，作为模糊逻辑系统的输入量，建立模糊集{Sd,Md,Ld}、{Ss,Ms,Ls}、{Sρ,Mρ,Lρ}；其中，d表示候车区与乘客之间的距离，Sd、Md、Ld分别表示候车区与乘客之间的距离为短、中、长，s表示可用候车区的面积，Ss、Ms、Ls分别表示可用候车区的面积为小、中、大，ρ表示候车区乘客的密度，Sρ、Mρ、Lρ分...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓霞，康元磊，潘福全，曲大义，张丽霞，刘天宇，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。