【技术实现步骤摘要】
一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统
[0001]本专利技术涉及城市轨道交通
，具体为一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统。
技术介绍
[0002]随着城市经济的持续性发展，出行者的出行目的更加多样化，城市轨道交通目前作为大众出行的首选交通方式，由于其快速、稳定、以及准时性等原因而成为了解决城市交通问题的新路径，出行观看演唱会、足球比赛等大型赛事的人数越来越多，造成了在赛事开始前和结束后的大流量出行问题，如何对这种大客流进行监测与预估已成为城市轨道交通短期客流预测的一大难题，当这些事件结束时，出行者需要通过周边的交通设施进行疏散，其出行时间较为聚集，客流量较大，因此面对这种突发的大客流情况，怎样进行合理的运输组织是一个亟待研究和解决的问题。
[0003]随着城市轨道交通的网络化运营，这种大客流的拥堵和疏散逐渐从原有的某个站点转移到线路乃至网络中，随着城市轨道交通由单线到网络化的运营，其线路间的客流交换会变得愈发复杂，使得城市轨道交通客流特征会越来越难以捕捉，随着民居的出行链越来越长其出行规律也难以刻画，这些变化...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统，包括客流变化数据模块、估计监测传输模块和预测数据汇聚模块，其特征在于：所述客流变化数据模块用于调用城市轨道交通数据监测系统实时记录监测的客流数据，所述估计监测传输模块用于根据客流和机理数据建立检测预估系统，所述预测数据汇聚模块用于根据汇聚预测客流规模数据和持续时间数据进行轨道交通管理运营预警，所述客流变化数据模块与智能监测传输模块电连接，所述智能监测传输模块与预测数据汇聚模块电连接。2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统，其特征在于：所述客流变化数据模块包括交通数据监测模块、特性要素模块和异常累积阈值设定模块，所述交通数据监测模块用于选定出行轨道交通调用记录的交通数据，所述特性要素模块用于从大客流机理和数据层面分析对应的形成机理，所述异常累积阈值设定模块用于设定异常客流阈值用以判断预警，所述交通数据监测模块与特性要素模块电连接，所述特性要素模块与异常累积阈值设定模块电连接；所述特性要素模块包括机理要素子模块和数据要素子模块，所述机理要素子模块用于利用客流生成机理划分常规客流和突发大客流，所述数据要素子模块是以获取的阶段数据进行监测预警阶段变量的输入，所述机理要素子模块与数据要素子模块电连接。3.一种基于前述权利要求1
‑
2中任一项所述的一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统的客流变化数据分析运行方法包括以下步骤：步骤S1：利用客流生成机理和个体出行特征，对客流数据进行常规大客流和突发大客流划分；步骤S2：利用时间和空间特征，对不同出站客流的客流数据特征进行分布计算，采用熵作为指标描述车站客流状态；步骤S3：确定突发客流估计预测阶段的输入变量，设定异常累积阈值。4.根据权利要求3所述的一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统，其特征在于：所述步骤S1进一步包括以下步骤：步骤S11：对出行个体Q在T时段处于S轨道交通车站内，定义两车站x和y的时间费用为M
x，y
，以车站S为出行起点，T时段的进站客流为N
s，t
；步骤S12：根据出行者的出行目的和出行时段的差异，到达目的车站a、b、c的出站客流分别为N
s，a
+M
s，a
、N
s，b
+M
s，b
、N
s，c
+M
s，c
，通过多个车站的叠加，形成a、b、c出站客流N
s，a
、N
s，b
、N
s，c
规模、时段的不同。5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统，其特征在于：所述步骤S2中，对于站点y，采用熵E
yt
作为指标描述该车站客流状态，熵E
yt
的计算公式为：E
yt
＝
‑
∑(s
xyt
*ln s
xyt
)式中，s
xyt
为起点车站x，终点为y的组织客流量占终点为y的所有客流量的比值，为一个概率分布函数，当异常客流发生时，突发客流点的熵值会处于一个异常状态。6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的城市智能监测汇聚系统，其特征在于：所述估计监测传输模块包括指标建立模块、大客流特性分析模块、突发客流估计模块和估计分类传输模块，所述指标建立模块用于建立针对突发大客流估计的监测指标，所述大客流特性分析模块用于针对突发大客流估计进行的特征分析，所述突发客流估计模块用以结合时段客流估计对突发进站客流进行估计预测，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙玲玲，
申请(专利权)人：江苏阳光智慧城市科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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