客流预测方法、装置、计算设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种客流预测方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括：获取目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数，其中，待预测时段位于第一节假日，第一系数表示在待预测时段之前的相同年份中第一节假日和普通日在历史客流数据上的差异；根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数预测目标空间在待预测时段的客流预测结果。该方法对不同类型的节假日进行了区分，分析了不同节假日的不同特性，能够实现各种类型节假日下的客流精准预测。的客流精准预测。的客流精准预测。

【技术实现步骤摘要】
客流预测方法、装置、计算设备及存储介质


[0001]本申请涉及交通
，尤其涉及一种客流预测方法、装置、计算设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，城市轨道交通线路独立运营，列车未能按照客流波动规律进行合理调度，往往存在着高峰拥挤、平峰浪费等运营问题。特别是在节假日或者大型活动等场景下，客流压力突增，给城市轨道交通的运营管理带来极大挑战，若采用传统被动的应急响应方式，则很容易造成旅客拥堵和滞留，十分影响乘客的出行体验。于是，城市轨道交通客流预测成为了一种必要手段，通过对未来一定时期内的客流进行预测，能够为交通运营组织方案的设计和调整提供数据支持，从而达到提供应急指挥建议、协调线路运力、综合节能等目的。
[0003]然而，在一些现有的客流预测方案中，节假日客流预测模型没有对具体节假日的类型进行区分，导致各种类型节假日下的客流预测精度不够高，难以为城市轨道交通的运营管理者提供准确的客流预测数据。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中的上述问题，本申请实施例中提供一种客流预测方法、装置、计算设备及存储介质，对不同类型的节假日进行了区分，分析了不同类型节假日的不同特性，能够实现各种类型节假日下的客流精准预测。
[0005]第一方面，本申请提供了一种客流预测方法，该方法包括：获取目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数，其中，待预测时段位于第一节假日，第一系数表示在待预测时段之前的相同年份中第一节假日和普通日在历史客流数据上的差异；根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数预测目标空间在待预测时段的客流预测结果。
[0006]可以看出，待预测时段位于第一节假日，第一节假日可以是任意一种类型的节假日，比如春节节假日、五一节假日、国庆节假日等等，本申请实施例不具体限定，应理解，这些节假日在一年中都只有一次，所以某个类型节假日的历史客流数据，指的是在待预测时段的过往年份中该类型节假日的历史客流数据。还可以看出，第一系数与节假日的具体类型相关，不同类型的第一节假日有着不同的第一系数，从而能够将各种不同类型的节假日区分开来，实现不同类型节假日的特性分析，能够提升各种类型节假日下的客流预测精度。
[0007]需要说明的是，第一系数代表的是在待预测时段的某个过往年份中，第一节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据之间的差异，也就是说，需要拿待预测时段之前的同一年中的节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据进行比较，以确定第一系数。其中，普通日指的是除了节假日和活动事件的举办日之外的日期；“待预测时段之前的相同年份”可以是相对于待预测时段来说的去年或者前年，不具体限定；这里的“差异”可以是第一节假日的历史客流数据相对于普通日的历史客流数据的倍数，也可以是第一节假日
的历史客流数据相对于普通日的历史客流数据的差值，不具体限定。本申请实施例通过第一系数，能够将第一节假日的客流规律和普通日的客流规律对应起来，从而能够用普通日的历史客流数据来预测第一节假日下的客流，可以提升第一节假日下的客流预测的准确度。
[0008]基于第一方面，在可能的实施例中，第一系数表示：在待预测时段的前一年中，目标空间在待预测时段的过去同一时段的第一节假日的历史客流数据和目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据之间的差异。
[0009]基于第一方面，在可能的实施例中，该方法还包括：获取第二系数，第二系数表示第一节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据在年度增长率上的差异；根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数预测目标空间在待预测时段的客流预测结果，包括：根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据、第一系数和第二系数，预测目标空间在待预测时段的客流预测结果。
[0010]需要说明的是，第一系数是根据待预测时段之前的相同年份中的第一节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据来确定的，不涉及不同年份之间的客流增长率。第二系数代表的是第一节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据在年度增长率上的差异，因此，在第一系数的基础上再结合第二系数，就能够将第一节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据在年度增长率上的差异给考虑进去，可以进一步提升客流预测的精确度。
[0011]基于第一方面，在可能的实施例中，第二系数表示：目标空间在待预测时段的过去同一时段的第一节假日的历史客流数据和目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据在年度增长率上的差异。
[0012]基于第一方面，在可能的实施例中，目标空间包括站点、线路、线网、断面中的任意一种或多种类型；普通日历史客流数据包括历史进站量、历史出站量、历史换乘量、历史客运量中的一种或多种类型；客流预测结果包括预测进站量、预测出站量、预测换乘量、预测客运量中的一种或多种类型。
[0013]也就是说，目标空间可以是站点、线路、线网、断面这些空间粒度下的，不具体限定；本申请实施例能够提供进站量、出站量、换乘量、客运量等多种客流指标的预测。
[0014]基于第一方面，在可能的实施例中，该方法还包括：获取目标空间在待预测时段的天气特征，天气特征包括温度、降雨量、风力、湿度、空气质量中的一种或多种；根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数预测目标空间在待预测时段的客流预测结果，包括：根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据、第一系数和天气特征，预测目标空间在待预测时段的客流预测结果。
[0015]也就是说，还可以获取目标空间在待预测时段的天气特征，根据普通日的历史客流数据、第一系数并结合天气特征，来实现目标空间在待预测时段的客流预测。可以理解的是，天气情况是影响客流量的一个重要因素，因此，本申请实施例通过增加天气特征，能够进一步提升客流预测的精度。
[0016]基于第一方面，在可能的实施例中，待预测时段位于第一节假日和活动事件的举办日；方法还包括：获取目标空间在待预测时段的活动特征；根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数预测目标空间在待预测时段的客流预
测结果，包括：根据目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据、第一系数和活动特征，预测目标空间在待预测时段的客流预测结果。
[0017]可以看出，待预测时段不仅位于某种类型的节假日，还可能同时位于某活动事件的举办日(即活动日)，于是在这种节假日叠加活动日的场景下，还需要考虑该活动事件对客流的影响。本申请实施例通过获取目标空间在待预测时段的活动特征，通过活动特征来反映该活动事件对于目标空间在待预测时段的客流的影响，从而提升客流预测的精度。
[0018]基于第一方面，在可能的实施例中，活动特征包括日期、时段、活动开始时间、活动结束时间、星期数、活动类型、活动规模、时间影响系数、距离影响系数中的一种或多种，其中，时间影响系数表示待预测时段在时间上受活本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客流预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和第一系数，其中，所述待预测时段位于第一节假日，所述第一系数表示在所述待预测时段之前的相同年份中所述第一节假日和普通日在历史客流数据上的差异；根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和所述第一系数预测所述目标空间在所述待预测时段的客流预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一系数表示：在所述待预测时段的前一年中，所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的所述第一节假日的历史客流数据和所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据之间的差异。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第二系数，所述第二系数表示所述第一节假日的历史客流数据和普通日的历史客流数据在年度增长率上的差异；所述根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和所述第一系数预测所述目标空间在所述待预测时段的客流预测结果，包括：根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据、所述第一系数和所述第二系数，预测所述目标空间在所述待预测时段的所述客流预测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二系数表示：所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的所述第一节假日的历史客流数据和所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据在年度增长率上的差异。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述目标空间包括站点、线路、线网、断面中的任意一种或多种类型；所述历史客流数据包括历史进站量、历史出站量、历史换乘量、历史客运量中的一种或多种类型；所述客流预测结果包括预测进站量、预测出站量、预测换乘量、预测客运量中的一种或多种类型。6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标空间在所述待预测时段的天气特征，所述天气特征包括温度、降雨量、风力、湿度、空气质量中的一种或多种；所述根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和所述第一系数预测所述目标空间在所述待预测时段的客流预测结果，包括：根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据、所述第一系数和所述天气特征，预测所述目标空间在所述待预测时段的所述客流预测结果。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述待预测时段位于所述第一节假日和活动事件的举办日；所述方法还包括：获取所述目标空间在所述待预测时段的活动特征；所述根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据和所述第一系数预测所述目标空间在所述待预测时段的客流预测结果，包括：根据所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据、所述第一系数和所述活动特征，预测所述目标空间在所述待预测时段的所述客流预测结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述活动特征包括日期、时段、活动开始时
间、活动结束时间、星期数、活动类型、活动规模、时间影响系数、距离影响系数中的一种或多种，其中，所述时间影响系数表示所述待预测时段在时间上受所述活动事件影响的程度，所述距离影响系数表示所述目标空间在距离上受所述活动事件影响的程度。9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述获取目标空间在待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据，包括:获取出发地
‑
目的地OD数据；基于K则最短路径算法并结合行车时间、步行时间、等待时间中的一种或多种，对所述OD数据进行路径匹配，从而获得所述目标空间在所述待预测时段的过去同一时段的普通日的历史客流数据。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于K则最短路径算法并结合行车时间、步行时间、等待时间中的一种或多种，对所述OD数据进行路径匹配，包括：获取路网基础信息；基于K则最短路径算法和所述行车时间，为所述路网基础信息中的OD对确定对应的K条最短路径，K为正整数；结合所述步行时间和所述等待时间中的一种或多种，从所述OD对的K条最短路径中为所述OD对确定一条推荐路径；将所述OD数据匹配到所述OD数据对应的OD对的推荐路径上。11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述步行时间包括进站步行时间、出站步行时间、换乘步行时间中的一种或多种，所述等待时间包括进站等待时间、换乘等待时间、出站等待时间中的一种或多种。12.一种客流预测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取目...

【专利技术属性】
技术研发人员：余振华，徐战胜，陈伟通，王威威，潘培根，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：