一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法技术

本发明专利技术公开了一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法，包括以下步骤：采集高速铁路车站基础属性以及客车开行方案，建立数据库；确定新建车站的基础属性，并将新建车站以及数据库的基础属性均归一化处理；根据归一化后的基础属性，获取数据库各车站与新建车站的差异度；选取差异度最低的前N个车站，并对前N个车站进行筛选，得到新建车站的相似车站；选取M个相似车站并计算其最高聚集人数，获取新建车站最高聚集人数的合理区间，完成高速铁路车站最高聚集人数估计。本发明专利技术能够对车站最高聚集人数进行准确估计，并为新建车站提供依据，使新建车站的最高聚集人数预测结果更符合实际。

A method for estimating the maximum number of people gathered in high-speed railway stations

【技术实现步骤摘要】
一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法
本专利技术属于交通领域，具体涉及一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法。
技术介绍
高速铁路车站最高聚集人数是设计高速铁路客运站站房规模的主要依据之一，随着高速铁路的不断建设与发展，旅客的出行模式发生了较大变化，旅客聚集规律也随之改变。高速铁路最高聚集人数的计算仍在使用传统的车站最高聚集人数计算方法，而实际上，由于高速铁路旅客的出行行为以及聚集规律已经发生较大变化，传统的车站最高聚集人数计算方法并不完全适用。因此，亟需对高速铁路客运站最高聚集人数的计算方法进行研究，使客运站规模能更好地匹配高速铁路客流特点。
技术实现思路
针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法解决了现有技术中车站最高聚集人数计算不准确的问题。为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法，包括以下步骤：S1、采集高速铁路车站基础属性以及客车开行方案，建立数据库；S2、确定新建车站的基础属性，并将新建车站以及数据库的基础属性均归一化处理；S3、根据归一化后的基础属性，获取数据库各车站与新建车站的差异度；S4、选取差异度最低的前N个车站，并对前N个车站进行筛选，得到新建车站的相似车站；S5、选取M个相似车站并计算其最高聚集人数，获取新建车站最高聚集人数的合理区间，完成高速铁路车站最高聚集人数估计。进一步地，所述步骤S1中基础属性包括车站日发送列车总数、车站属地类型、车站地理位置、车站对应城市常住人口、车站对应城市城镇化率、车站对应城市常驻人口密度、车站对应城市人均GDP以及车站对应城市城镇居民人均可支配收入；所述步骤S1中客车开行方案包括列车车次、列车发站编号、列车始发站编号、列车终到站编号、列车类型、列车运行里程、列车发车时刻以及列车运行耗时。进一步地，所述步骤S3中差异度具体为：其中，Si表示数据库中第i个车站与新建车站的差异度，i＝1,2,...,I，I表示数据库中车站总数，Gim表示数据库中第i个车站的基础属性m的归一化数据，Gnsm表示新建车站的基础属性m的归一化数据，ωm表示基础属性m的权重。进一步地，所述步骤S4中对前N个车站进行筛选的具体方法为：S4.1、获取前N个车站中高速列车与普速列车的第一比值始发列车与途径列车的第二比值以及长途列车与短途列车的第三比值S4.2、分别求取第一比值第二比值和第三比值的平均值为第一平均值xDP、第二平均值xST和第三平均值xCD；S4.3、分别求取第一比值第二比值和第三比值的标准差为第一标准差σ1、第二标准差σ2和第三标准差σ3；S4.4、判断前N个车站是否有车站存在或若是，则将对应车站剔除，得到相似车站，否者将前N个车站均作为相似车站。进一步地，所述步骤S5中计算相似车站的最高聚集人数的方法具体为：S5.1、确定相似车站中各列车的乘车人数；S5.2、确定相似车站中各列车旅客提前到站候车的时间分布密度函数；S5.3、根据乘车人数和时间分布密度函数获取第k列车在t时刻已经到达相似车站的到站人数；S5.4、获取第k列车在t时刻离开相似车站的离站人数；S5.5、根据到站人数和离站人数获取相似车站的最高聚集人数。进一步地，所述步骤S5.1具体为：S5.1.1、将相似车站对应的发站属地类型、列车类型、始发途径类型、列车里程类型、常住人口以及人均可支配收入类型进行编码；S5.1.2、将步骤S5.1.1中所有编码进行融合，得到相似车站对应的列车多属性融合编码；S5.1.3将列车多属性融合编码与数据库中车站的列车多属性融合编码进行对比，选取与相似车站的列车多属性融合编码一致的列车，将选取列车的乘车人数作为相似车站中列车乘车人数估计值，结合列车的多重属性设定相似车站中列车乘车人数的波动系数，将列车乘车人数估计值乘以波动系数，得到相似车站中列车乘车人数的参考值。进一步地，所述步骤S5.2具体为：S5.2.1、分别采用对数正态分布、威布尔分布以及复合负指数分布拟合时间分布密度函数；S5.2.2、获取步骤S5.2.1中获取的三种时间分布密度函数的拟合优度R2，并选出拟合优度R2最大的时间分布密度函数，得到相似车站中各列车旅客提前到站候车的时间分布密度函数；所述步骤S5.2.1中对数正态分布拟合的时间分布密度函数f(x,μ,σ)具体为：其中，μ表示对数正态分布拟合的时间分布密度函数对应的第一待定系数，σ表示对数正态分布拟合的时间分布密度函数对应的第二待定系数，x表示旅客候车时间，e表示自然常数，π表示圆周率；所述步骤S5.2.1中威布尔分布拟合的时间分布密度函数f(x,α,β)具体为：f(x,α,β)＝αβxe-1exp(-αxβ)其中，α表示威布尔分布拟合的时间分布密度函数对应的第三待定系数，β表示威布尔分布拟合的时间分布密度函数对应的第四待定系数，exp(*)表示求取数学期望；所述步骤S5.2.1中复合负指数拟合的时间分布密度函数f(x,a,b,c)具体为：f(x,a,b,c)＝a(e-bx-e-cx)其中，a表示复合负指数的时间分布密度函数对应的第五待定系数，b表示复合负指数的时间分布密度函数对应的第六待定系数，c表示复合负指数的时间分布密度函数对应的第七待定系数；所述第一待定系数μ、第三待定系数α以及第五待定系数a均通过K-Means聚类分析获取。进一步地，所述步骤S5.3中第k列车在t时刻已经到达相似车站的到站人数具体为：其中，Nk表示第k列车的上车人数，T提前表示乘坐第k列车的最大提前候车时间，Tk表示第k列车的发车时间提前五分钟的时刻，fk(t)表示第k列车旅客提前到站候车时间分布密度函数。进一步地，所述步骤S5.4中第k列车在t时刻离开相似车站的离站人数具体为：其中，gk表示第k列车的旅客检票速度，T检票表示第k列车开始检票时间。进一步地，所述步骤S5.5中车站的最高聚集人数N具体为：其中，k＝1,2,...,n，n表示当天经过车站的列车总数。本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术计算复杂度低，可实现快速获取新建车站的最高聚集人数，通过从已有基础数据库推算车站的最高聚集人数，无需该站全年客运量统计，减小工作量。(2)本专利技术通过从已有基础数据库推算车站的最高聚集人数，成功的解决了新建车站的最高聚集人数预测问题。(3)本专利技术获取的新建车站最高聚集人数准确，其相比于现有技术，更贴近实际的最高聚集人数。(4)本专利技术从实际出发，综合考虑车站因素、列车类型因素对旅客聚集规律的影响，采取不同的拟合分布模型对旅客提前到站时间进行拟合，呈现了更贴合实际的旅客聚集过程和离去过程。附图说明图1为本专利技术提出的一种高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、采集高速铁路车站基础属性以及客车开行方案，建立数据库；/nS2、确定新建车站的基础属性，并将新建车站以及数据库的基础属性均归一化处理；/nS3、根据归一化后的基础属性，获取数据库各车站与新建车站的差异度；/nS4、选取差异度最低的前N个车站，并对前N个车站进行筛选，得到新建车站的相似车站；/nS5、选取M个相似车站并计算其最高聚集人数，获取新建车站最高聚集人数的合理区间，完成高速铁路车站最高聚集人数估计。/n

【技术特征摘要】
1.一种高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采集高速铁路车站基础属性以及客车开行方案，建立数据库；
S2、确定新建车站的基础属性，并将新建车站以及数据库的基础属性均归一化处理；
S3、根据归一化后的基础属性，获取数据库各车站与新建车站的差异度；
S4、选取差异度最低的前N个车站，并对前N个车站进行筛选，得到新建车站的相似车站；
S5、选取M个相似车站并计算其最高聚集人数，获取新建车站最高聚集人数的合理区间，完成高速铁路车站最高聚集人数估计。


2.根据权利要求1所述的高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，所述步骤S1中基础属性包括车站日发送列车总数、车站属地类型、车站地理位置、车站对应城市常住人口、车站对应城市城镇化率、车站对应城市常驻人口密度、车站对应城市人均GDP以及车站对应城市城镇居民人均可支配收入；
所述步骤S1中客车开行方案包括列车车次、列车发站编号、列车始发站编号、列车终到站编号、列车类型、列车运行里程、列车发车时刻以及列车运行耗时。


3.根据权利要求2所述的高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，所述步骤S3中差异度具体为：



其中，Si表示数据库中第i个车站与新建车站的差异度，i＝1,2,...,I，I表示数据库中车站总数，Gim表示数据库中第i个车站的基础属性m的归一化数据，Gnsm表示新建车站的基础属性m的归一化数据，ωm表示基础属性m的权重。


4.根据权利要求3所述的高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，所述步骤S4中对前N个车站进行筛选的具体方法为：
S4.1、获取前N个车站中高速列车与普速列车的第一比值始发列车与途径列车的第二比值以及长途列车与短途列车的第三比值
S4.2、分别求取第一比值第二比值和第三比值的平均值为第一平均值xDP、第二平均值xST和第三平均值xCD；
S4.3、分别求取第一比值第二比值和第三比值的标准差为第一标准差σ1、第二标准差σ2和第三标准差σ3；
S4.4、判断前N个车站是否有车站存在或若是，则将对应车站剔除，得到相似车站，否者将前N个车站均作为相似车站。


5.根据权利要求4所述的高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，所述步骤S5中计算相似车站的最高聚集人数的方法具体为：
S5.1、确定相似车站中各列车的乘车人数；
S5.2、确定相似车站中各列车旅客提前到站候车的时间分布密度函数；
S5.3、根据乘车人数和时间分布密度函数获取第k列车在t时刻已经到达相似车站的到站人数；
S5.4、获取第k列车在t时刻离开相似车站的离站人数；
S5.5、根据到站人数和离站人数获取相似车站的最高聚集人数。


6.根据权利要求5所述的高速铁路车站最高聚集人数估计方法，其特征在于，所述步骤S5.1具体为：
S5.1.1、将相似车站对应的发站属地类型、列车类型、始发途径类型、列车里程类型、常住人口以及人均可支配收入类型进行编码；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟绍林，帅斌，廖时元，吴文伟，许旻昊，廉志斌，尹德志，
申请(专利权)人：中铁第四勘察设计院集团有限公司，西南交通大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42