【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于机器学习的城轨交通客流预测，具体涉及一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法及系统。
技术介绍
1、新线的不断接入，使得轨道交通网络越来越复杂，伴随随着轨道交通客流量的剧增，网络的复杂化导致新线开通后客流的变化情况更加难以准确把握。尤其是在工作日早晚高峰时段，地铁站经常出现客流过度饱和状态，节假日日客流往往也呈现出与工作日不同的特征，进一步增加了新线客流预测的难度。因此，为保障新线的顺利开通、运输计划的科学制定和网络的高效运营，对新线接入既有线网初期运营阶段的客流状况进行准确的预测和评估有着积极的意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采取了如下技术方案：
3、一方面，本专利技术提供一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，包括：
4、构建既有线站点周边精细化土地利用数据库，运用站点周边poi信息，对站点功能类型进行学习，并构建新线客流预测匹配模型为新站进行特征匹配，并训练客流养成后的新站进出站量、换乘量及客运量；
5、预测出新线各站开通后小时进出站量，通过样条插值法进行站点的进出站量粒度细化，得到新线各站开通后分时段进出站量，计算新线加入后任意车站之间分时段的od客流量，即得到对应的全天分时段od分布表；
6、根据od分布表，基于基于密度的聚类算法，结合既有车站点
7、利用考虑土地利用性质匹配度的既有线od客流矩阵调整模型对既有线od客流矩阵进行调整。
8、进一步的，依据构建的既有车站点土地利用性质数据库以及地铁新线轨道交通站点的poi信息，不同的土地性质对客流贡献作用是不同的，依据轨道交通客流吸引理论，在将轨道交通站点进行聚类之后，在依据新线站点不同土地性质的利用对客流贡献作用，利用poi类型的数量信息，对poi的数量信息进行权重赋值处理，对新接入站点与既有车站点的土地利用性质进行精细化匹配。
9、进一步的，对新接入站点与既有车站点的土地利用性质进行精细化匹配，包括：计算车站各类型poi信息的客流贡献值权重；依据客流贡献值的权重计算每个车站的吸引度；计算所有车站的客流吸引度，并依据客流吸引度对地铁新线车站与既有车站点在聚类结果的基础上进行精确匹配。
10、进一步的，在进行新接入站点进出站客流量预测之前，要对新接入站点的与既有车站点进出站量的聚类中心进行匹配；以既有车站点的进出站量聚类中心为基础，对新接入站点的进出站客流量进行预测，包括：提取新接入站点及既有车站点周围poi点数量及类型信息；计算所有站点的客流贡献值，将新接入站点的客流贡献值与同类既有车站点的客流贡献值进行精确匹配；依据基于poi信息的匹配结果，分别找到新接入站点最匹配的既有车站点；根据既有车站点客流聚类结果计算不同时段的客流平均值即为新接入站点的聚类中心。
11、进一步的，基于随机森林算法进行od分布学习，得到od分布表，包括：
12、既有车站点od数据处理：将特征值均相同的od数据归为一类，得到原始训练集s＝{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),(x,y)∈rd×r}；对训练集数据进行自助抽样，即从原训练集s中有放回地随机抽取子集s′作为训练样本集；假设一共有d个特征，从中随意选取m个特征，m≤d；输入训练样本集s′生成一颗决策树，决策树的每个节点利用m个特征中基尼系数最小的特征，作为分裂特征；将当前节点的样本分裂为多个样本，使得每个节点往下衍生，形成分支，构成决策树；不断分裂决策树，直到树生长到最大截至；将包含新成立站点的od数据xt，输入训练好的随机森林，得到具体类别。
13、进一步的，通过构造面向轨道交通客流分布量的出行起讫站点间的土地利用性质匹配度指标来量化起终点土地利用交互作用对客流分布影响，综合起终点的土地利用匹配度、站点客流规模及轨道交通服务水平，建立考虑土地利用性质匹配度的既有线od客流矩阵调整模型；包括：
14、第二方面，本专利技术提供一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测系统，包括：
15、新站进出站客流预测模块，用于构建既有线站点周边精细化土地利用数据库，运用站点周边poi信息，对站点功能类型进行学习，并构建新线客流预测匹配模型为新站进行特征匹配，并训练客流养成后的新站进出站量、换乘量及客运量；
16、od客流分布预测模块，用于预测出新线各站开通后小时进出站量，通过样条插值法进行站点的进出站量粒度细化，得到新线各站开通后分时段进出站量，计算新线加入后任意车站之间分时段的od客流量，即得到对应的全天分时段od分布表；
17、既有线进站量调整模块，用于根据od分布表，基于基于密度的聚类算法，结合既有车站点性质差异对既有线客流量进行调整；
18、既有线od客流矩阵调整模块，用于利用考虑土地利用性质匹配度的既有线od客流矩阵调整模型对既有线od客流矩阵进行调整。
19、本专利技术有益效果：借助大数据挖掘方法，运用机器学习模型训练地铁乘客出行行为，掌握既有轨道交通线网、线路、车站运营客流规律；将新线接入下城市轨道交通既有车站点客流解构为自然变化客流、诱增客流及转移客流；实现了针对自然变化客流进行精细化预测，提高了预测精度。
20、本专利技术附加方面的优点，将在下述的描述部分中更加明显的给出，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，依据构建的既有车站点土地利用性质数据库以及地铁新线轨道交通站点的POI信息，不同的土地性质对客流贡献作用是不同的，依据轨道交通客流吸引理论，在将轨道交通站点进行聚类之后，在依据新线站点不同土地性质的利用对客流贡献作用，利用POI类型的数量信息，对POI的数量信息进行权重赋值处理，对新接入站点与既有车站点的土地利用性质进行精细化匹配。
3.根据权利要求2所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，对新接入站点与既有车站点的土地利用性质进行精细化匹配，包括：计算车站各类型POI信息的客流贡献值权重；依据客流贡献值的权重计算每个车站的吸引度；计算所有车站的客流吸引度，并依据客流吸引度对地铁新线车站与既有车站点在聚类结果的基础上进行精确匹配。
4.根据权利要求3所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，在进行新接入站点进出站客流量预测之前，要对新接入站点的与既有车站点进出站量的聚类
5.根据权利要求4所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，基于随机森林算法进行OD分布学习，得到OD分布表，包括：
6.根据权利要求5所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，通过构造面向轨道交通客流分布量的出行起讫站点间的土地利用性质匹配度指标来量化起终点土地利用交互作用对客流分布影响，综合起终点的土地利用匹配度、站点客流规模及轨道交通服务水平，建立考虑土地利用性质匹配度的既有线OD客流矩阵调整模型；包括：
7.一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测系统，其特征在于，包括：
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-6任一项所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法的指令。
...【技术特征摘要】
1.一种城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，依据构建的既有车站点土地利用性质数据库以及地铁新线轨道交通站点的poi信息，不同的土地性质对客流贡献作用是不同的，依据轨道交通客流吸引理论，在将轨道交通站点进行聚类之后，在依据新线站点不同土地性质的利用对客流贡献作用，利用poi类型的数量信息，对poi的数量信息进行权重赋值处理，对新接入站点与既有车站点的土地利用性质进行精细化匹配。
3.根据权利要求2所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，对新接入站点与既有车站点的土地利用性质进行精细化匹配，包括：计算车站各类型poi信息的客流贡献值权重；依据客流贡献值的权重计算每个车站的吸引度；计算所有车站的客流吸引度，并依据客流吸引度对地铁新线车站与既有车站点在聚类结果的基础上进行精确匹配。
4.根据权利要求3所述的城市轨道交通新开线路精细化客流预测方法，其特征在于，在进行新接入站点进出站客流量预测之前，要对新接入站点的与既有车站点进出站量的聚类中心进行匹配；以既有车站点的进出站量聚类中心为基础，对新接入站点的进出站客流量进行预测，包括：提取新接入站点及既有车站点周围poi点数量及类型信息；计算所有站点的客流贡献值，将新接入站点的客流贡献值与同类既有车站点的客流贡献值进行精确匹配；依据基于poi信息的匹配结果，分别找到新接入站点最匹配的既有车站点；根据既有车站点客流聚类结果计算不同...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭欣，孙会君，尹浩东，吴建军，杨欣，昌锡铭，周进，朱闯，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：
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