地铁交通系统的流量预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种地铁交通系统的流量预测方法及装置。其中，该方法包括：基于乘客迁移模型预测目标车站在预测时间的迁移概率，其中，迁移概率用于表示乘客从任意非目标车站迁移至目标车站的概率；基于迁移概率确定在预测时间迁移至目标车站的迁移流量；获取目标车站在预测时间的进站流量；基于迁移流量和进站流量确定目标车站在预测时间的总流量。本发明专利技术解决了现有技术中地铁流量预测不准确的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
地铁交通系统的流量预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及机器学习
，具体而言，涉及一种地铁交通系统的流量预测方法及装置。

技术介绍

[0002]地铁系统是在城市中修建的采用电力牵引的专用轨道交通系统，地铁系统采用设置在地下隧道、高架桥或者地面上的全封闭线路，列车在全封闭线路运行可实现较快的速度和较大的运量，当前地铁已成为最重要的城市公共交通服务，特别是在很多大都市，平均日客流量达到数百万至上千万(例如，北京和深圳分别在1000万和500万左右)。准确掌握地铁系统的客流分布信息，不仅可以为地铁故障、恐怖袭击等紧急事件提供快速响应保障，而且对于避免拥挤的线路推荐、基于客流量对附近商圈估价等具有重要参考作用。
[0003]相关技术可以通过获取乘客刷卡的进站信息和出站信息的历史数据，基于机器学习技术对地铁系统的客流时空分布信息进行预测。具体的，通过乘客刷卡的进站信息和出站信息可以确定乘客每次的乘行时间，乘客每次的乘行时间包括进出站的步行时间、实际乘车时间以及站内逗留时间，由于乘行时间会受乘客行为(如步行速度、站台等车、等待同伴、站内购本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地铁交通系统的流量预测方法，其特征在于，包括：基于乘客迁移模型预测目标车站在预测时间的迁移概率，其中，所述迁移概率用于表示乘客从任意非目标车站迁移至所述目标车站的概率；基于所述迁移概率确定在所述预测时间迁移至所述目标车站的迁移流量；获取所述目标车站在所述预测时间的进站流量；基于所述迁移流量和所述进站流量确定所述目标车站在所述预测时间的总流量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述迁移概率确定在所述预测时间迁移至所述目标车站的迁移流量，包括：获取每个所述非目标车站在对应的起始时刻至所述预测时间之间的进站流量；根据每个所述非目标车站的进站流量和每个所述非目标车站与所述目标车站之间的迁移概率确定每个所述非目标车站与所述目标车站之间的迁移流量；确定每个所述非目标车站对应的迁移流量之和为所述目标车站在所述预测时间的迁移流量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取每个所述非目标车站在对应的起始时刻至所述预测时间之间的进站流量之前，所述方法还包括：获取每个所述非目标车站在对应的起始时刻，其中，获取每个所述非目标车站在对应的起始时刻的步骤包括：获取每个所述非目标车站与所述目标车站之间的通行时间；根据每个所述非目标车站对应的通行时间和所述预测时间，分别确定每个所述非目标车站对应的起始时刻，其中，每个所述非目标车站对应的起始时刻与所述预测时间的时间差为每个所述非目标车站对应的通行时间。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述迁移流量和所述进站流量确定所述目标车站在所述预测时间的总流量，包括：获取所述目标车站在所述预测时间的滞留流量；确定所述迁移流量、所述进站流量和所述滞留流量之和为所述目标车站在所述预测时间的总流量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取所述目标车站在所述预测时间的滞留流量，包括：根据预设的最大滞留时间获取预设时间范围，并获取所述目标车站在所述预设时间段的出站流量；根据每个所述非目标车站在所述预设时间范围内的进站流量和每个所述非目标车站与所述目标车站之间的迁移概率，确定在所述预设时间范围内到达所述目标车站的到达流量；确定所述到达流量与所述预设时间范围的出站流量之差为所述滞留流量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述乘客迁移模型，其中，获取所述乘客迁移模型的步骤包括：获取样本数据，其中，所述样本数据包括样本信息和标签信息，所述样本信息包括样本轨迹的起始车站、起始时刻以及当前时刻，所述标签信息包括当前车站；将所述样本信息输入至初始模型，获取所述初始模型输出的迁移概率；基于所述迁移概率确定预测的当前车站；
根据预测的当前车站和所述标签信息确定损失函数，并基于所述损失函数优化所述初始模型，得到所述乘客迁移模型。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述样本信息输入至初始模型，获取所述初始模型输出的迁移概率，包括：对所述样本信息进行独热编码，得到所述样本信息的编码结果；将所述样本信息的编码结果输入至所述初始模型，得到所述初始模型输出的迁移概率。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，获取样本数据，包括：获取历史行程记录，其中，所述历史行程记录包括：起始车站、起始时刻、停止车站和停止时刻；基于所述历史行程记录推断出样本轨迹的轨迹序列；根据所述样本轨迹的轨迹序列构成所述样本数据。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在基于所述历史行程记录推断出样本轨迹的轨迹序列之前，所述方法还包括：清除所述历史行程记录中的如下一项或多项：所述起始车站和所述停止车站相同的历史行程记录；所述停止时刻与所述起始时刻之间的时间差小于所述起始车站和所述停止车站之间的最小时间差的历史行程记录；所述起始时刻和/或所述停止时刻处于所述地铁交通系统的非运营时间的历史行程记录。10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述轨迹序列包括单一轨迹序列，基于所述历史行程记录推断出样本轨迹的轨迹序列，包括：获取预设的相邻两个车...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄂金龙，李默，黄建强，赖百胜，
申请(专利权)人：南洋理工大学，
类型：发明
国别省市：