预测乘客流量的方法、轨道列车调度控制方法和控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种预测乘客流量的方法、轨道列车调度控制方法和控制系统，其中，预测乘客流量的方法，包括：获取轨道交通路线中待测目标地在目标时间的P组时间序列数据，其中，时间序列数据包括目标时间内每个时段的历史客流量，P为大于1的整数；对于每组时间序列数据，根据每个时段的历史客流量获得乘客数量对数增长率序列；采用重标极差分析法计算每个乘客数量对数增长率序列的赫斯特指数；获得包括P个赫斯特指数的赫斯特指数序列；根据赫斯特指数序列获得待测目标地在目标时间内的乘客流量预测值。本发明专利技术的预测乘客流量的方法能实时预测未来客流状况，预测结果较为准确，利于运营组织对客流量进行把控，能为车辆调度提供有效的数据依据。效的数据依据。效的数据依据。

【技术实现步骤摘要】
预测乘客流量的方法、轨道列车调度控制方法和控制系统


[0001]本专利技术涉及轨道交通
，尤其是涉及一种预测乘客流量的方法、轨道列车调度控制方法和控制系统。

技术介绍

[0002]在交通信息分配理论的研究中，针对城市轨道交通客流分配问题的研究很少，数学规划方法、图论方法及计算机技术的发展，为合理的交通分配模型的研制及应用提供了坚实的基础。但是在轨道交通方面，现有的研究对象都主要为待建的轨道交通线路，而对于已经建成的复杂轨道交通网络。而对于运营组织而言，不能获取庞大的轨道交通网络内具体车站及路段的未来客流状况，不能准确地对客流量进行把控。相关技术中对未来客流量和客流时空分布进行预测的方案比较少或者方案还需进一步改善。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的目的之一在于提出一种预测乘客流量的方法，能实时预测未来客流状况，预测结果较为准确，利于运营组织对客流量进行把控，能为车辆调度提供有效的数据依据。
[0004]本专利技术的目的之二在于提出一种轨道列车调度控制方法。
[0005]本专利技术的目的之三在于提出一种轨道车辆调度控制系统。
[0006]本专利技术的目的之四在于一种计算机可读存储介质。
[0007]为了达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出的一种预测乘客流量的方法，包括：获取轨道交通路线中待测目标地在目标时间的P组时间序列数据，其中，所述时间序列数据包括所述目标时间内每个时段的历史客流量，P为大于1的整数；对于每组时间序列数据，根据每个时段的历史客流量获得乘客数量对数增长率序列；采用重标极差分析法计算每个所述乘客数量对数增长率序列的赫斯特指数；获得包括P个所述赫斯特指数的赫斯特指数序列；根据所述赫斯特指数序列获得所述待测目标地在所述目标时间内的乘客流量预测值。
[0008]根据本法专利技术实施例的预测乘客流量的方法，能基于选取的目标时间内每个时段的历史客流量，并采用重标极差分析法计算乘客数量对数增长率序列的赫斯特指数序列，并根据赫斯特指数序列计算出轨道交通路线中目标地在目标时间内的乘客流量预测值，预测结果较为准确，使车辆行调人员能够实时预测未来客流量，并及时掌握客流量的动态变化情况，利于运营组织对客流量进行把控。还可以将基于该方法获取到的乘客流量预测值作为车辆调度员提供调度车辆的指标，便于后台人员即使根据客流量进行增车和减车操作。
[0009]此外，随着轨道列车运行时间的延长，轨道列车的载客量数据会逐年递增，以为该方法提供更多的数据支持，因此计算结果的精度也会更精确，将本专利技术实施例的预测乘客流量的方法应用于全自动轨道交通如重庆璧山云巴线路中时，有助于后台人员进行数据管
理，丰富数据统计内容，当采用本专利技术的预测乘客流量的方法辅助绘制客流量年变化量数据模型时，会使得数据模型更有科学性和权威性。
[0010]本专利技术的一些实施例中，根据所述每个时段的历史客流量获得乘客数量增长率序列，包括：根据相邻两个时段的历史客流量获得乘客数量对数增长率；获得所述时间序列数据的所有乘客数量对数增长率，以组成所述乘客数量增长率序列。
[0011]在本专利技术的一些实施例中，采用重标极差分析法计算每个所述乘客数量对数增长率序列的赫斯特指数，包括：将第i个所述乘客数量增长率序列分为Aa个长度为Na的等长子序列，其中，0＜i≤P，Aa＊Na＝所述第i个所述乘客数量增长率序列的长度，a＝1,2
……
n,n≥2；获得每个所述子序列的乘客数量增长率均值；根据每个所述子序列中的乘客数量增长率和对应的所述乘客数量增长率均值获得每个所述子序列的乘客数量增长率标准差值和乘客数量增长率极差值；根据每个所述子序列的乘客数量增长率标准差值和所述乘客数量增长率极差值获得所述乘客数量增长率序列的重标极差均值；获得n个Na和重标极差均值的数据组；根据n个所述数据组获得所述第i个所述乘客数量增长率序列的赫斯特指数。
[0012]在本专利技术的一些实施例中，根据n个所述数据组获得所述第i个所述乘客数量增长率序列的赫斯特指数，包括：获得赫斯特指数经验公式的对数公式，其中，所述赫斯特指数为所述对数公式所描述曲线的斜率；根据n个所述数据组和所述对数公式进行曲线拟合并获得拟合曲线的斜率以做为所述赫斯特指数。
[0013]在本专利技术的一些实施例中，根据所述赫斯特指数序列获得所述待测目标地在所述目标时间内的乘客流量预测值，包括：根据所述赫斯特指数序列中相邻两个赫斯特指数获得赫斯特指数对数增长率；将所述赫斯特指数对数增长率输入乘客流量预测模型以获得乘客流量对数增长率预测值，其中，所述乘客流量预测模型为所述赫斯特指数对数增长率与所述乘客流量对数增长率预测值的对应关系式；根据所述乘客流量对数增长率预测值获得所述待测目标地在所述目标时间内的乘客流量预测值。
[0014]为了达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出的轨道列车调度控制方法，包括：根据上面任一项所述的预测乘客流量的方法获得轨道交通路线中目标地在目标时间内的乘客流量预测值；根据所述乘客流量预测值调整轨道列车的发车间隔时间。
[0015]根据本法专利技术实施例的轨道列车调度控制方法，通过根据上面实施例的预测乘客流量的方法获得轨道交通路线中目标地在目标时间内的乘客流量预测值，能实时预测未来客流量，并及时掌握客流量的动态变化情况，该乘客流量预测值能够为车辆调度员提供调度车辆的指标。以及，车辆调度员可以根据预测的平均载客量对列车的发车时间间隔进行动态调整，保证车辆平均载客量总是处于车辆载客舒适度范围内，满足高效运载乘客的同时还能避免列车资源浪费，适用于全自动轨道交通项目。
[0016]此外，随着轨道列车运行时间的延长，轨道列车的载客量数据会逐年递增，以为预测乘客流量的方法提供更多的数据支持，因此获取的乘客流量预测值也会更精确，进而能使全自动的轨道交通的行车调度更加满足节省资源、保证运输效率和保证乘客舒适度的要求。
[0017]在本专利技术的一些实施例中，根据所述乘客流量预测值调整轨道列车的发车间隔时间，包括：根据所述乘客流量预测值以及轨道列车的编组配置和运营计划，预测所述目标地在所述目标时间内的平均载客量；根据所述平均载客量和所述轨道列车的载客舒适度范围
调整所述轨道列车的发车间隔时间。
[0018]在本专利技术的一些实施例中，根据所述平均载客量和所述轨道列车的载客舒适度范围调整所述轨道列车的发车间隔时间，包括：所述平均载客量超过所述载客舒适度范围，缩短所述发车间隔时间；或者，所述平均载客量低于所述载客舒适度范围，增加所述发车间隔时间。
[0019]为了达到上述目的，本专利技术第三方面实施例提出的轨道车辆调度控制系统，包括：至少一个处理器；与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器中存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时实现上面第一方面实施例中任一项所述的预测乘客流量的方法，或者，所述计算机程序被处理器执行时实现上面第二方面实施例中任本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测乘客流量的方法，其特征在于，包括：获取轨道交通路线中待测目标地在目标时间的P组时间序列数据，其中，所述时间序列数据包括所述目标时间内每个时段的历史客流量，P为大于1的整数；对于每组所述时间序列数据，根据每个时段的所述历史客流量获得乘客数量对数增长率序列；采用重标极差分析法计算每个所述乘客数量对数增长率序列的赫斯特指数；获得包括P个所述赫斯特指数的赫斯特指数序列；根据所述赫斯特指数序列获得所述待测目标地在所述目标时间内的乘客流量预测值。2.根据权利要求1所述预测乘客流量的方法，其特征在于，根据所述每个时段的历史客流量获得乘客数量增长率序列，包括：根据相邻两个时段的历史客流量获得乘客数量对数增长率；获得所述时间序列数据的所有乘客数量对数增长率，以组成所述乘客数量对数增长率序列。3.根据权利要求1或2所述的预测乘客流量的方法，其特征在于，采用重标极差分析法计算每个所述乘客数量对数增长率序列的赫斯特指数，包括：将第i个所述乘客数量增长率序列分为Aa个长度为Na的等长子序列，其中，0＜i≤P，Aa＊Na＝所述第i个所述乘客数量增长率序列的长度，a＝1,2
……
n,n≥2；获得每个所述子序列的乘客数量增长率均值；根据每个所述子序列中的乘客数量增长率和对应的所述乘客数量增长率均值获得每个所述子序列的乘客数量增长率标准差值和乘客数量增长率极差值；根据每个所述子序列的乘客数量增长率标准差值和所述乘客数量增长率极差值获得所述乘客数量增长率序列的重标极差均值；获得n个Na和重标极差均值的数据组；根据n个所述数据组获得所述第i个所述乘客数量增长率序列的赫斯特指数。4.根据权利要求3所述的预测乘客流量的方法，其特征在于，根据n个所述数据组获得所述第i个所述乘客数量增长率序列的赫斯特指数，包括：获得赫斯特指数经验公式的对数公式，其中，所述赫斯特指数为所述对数公式所描述曲线的斜率；根据n个所述数据组和所述对数公式进行曲线拟合并获得拟合曲线的斜率以做为所述赫斯特指数。5.根据权利要求1所述的预测乘客流量的方法，其特征在于，根据所述赫斯特指数序列获得所述待测目标地在所述目标时间内的乘客流量预测值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晋，王岱维，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：