【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通，尤其涉及一种轨道物流运量预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、地铁货运系统要求在现有地铁线网的基础上进行一定程度的改造和扩建，利用轨道富余运力和高连通地下网络实现大范围自动化货运，相比于独立成网的地下物流系统，其投资和建设难度显著降低。此外，地铁货运系统的优势(如高效、高容量和技术储备)使其在当前阶段具备可行性，被认为是实现未来城市配送智能化、自动化和标准化的重要载体，也是城市地下物流在前中期的主要发展形态。
2、随着互联网与电子商务等新技术的普遍应用，快递与配送行业在创新与变革中高速发展，涌现了很多新的物流设施类型与经营模式，持续催动区域与城市物流空间网络重构。城市物流网络、通道与节点的重置产生出新的区位价值、空间效应和发展机会，但也产生了如何适应、管理、塑造城市物流等新的挑战。目前，我国一线城市地铁网络骨架基本成型，丰富的基础设施和地下空间资源有助于极大提升地铁货运效能。地铁货运系统网络具备良好的兼容性和可扩展性，但是，轨道站点与物流量之间的关联不明确，无法通过轨道运力的优势基于各个轨道站点的物流量对城市物流和城市轨道站点进行建设和发展。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种轨道物流运量预测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术轨道站点与物流量之间的关联不明确，无法基于各个轨道站点的物流量对城市物流和城市轨道站点进行建设和发展的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种轨道物流运量预测方法，
3、通过层次分析法对影响快递物流量的各个指标进行分析，得到各个指标的参考权重；
4、根据各个指标的历史数据进行预测得到指标预测值；
5、根据所述指标预测值和各个指标的参考权重得到目标区域的区域总物流运量；
6、根据所述区域总物流运量、所述目标区域的区域运量参数和站点运量参数预测目标区域中各个站点的轨道物流运量。
7、可选地，所述通过层次分析法对影响快递物流量的各个指标进行分析，得到各个指标的参考权重，包括：
8、获取影响快递物流量的多个指标，将所述指标分为目标层指标和方案层指标；
9、根据所述目标层指标和方案层指标构建结构模型，根据所述结构模型构建判断矩阵；
10、根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量；
11、根据各个指标特征向量的占比得到各个指标的参考权重。
12、可选地，所述根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量之前，还包括：
13、计算所述判断矩阵的最大特征值，根据所述最大特征值得到所述判断矩阵的一致性指标；
14、获取自由度指标，根据所述自由度指标和一致性指标得到一致性比率；
15、比较所述一致性比率和比率阈值，得到比较结果；
16、根据比较结果判断是否执行根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量的步骤。
17、可选地，所述根据比较结果判断是否执行根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量的步骤，包括：
18、在所述一致性比率小于比率阈值时，则执行根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量的步骤；
19、在所述一致性比率大于等于比率阈值时，则对所述判断矩阵中各个指标的取值进行调整，并重新计算所述判断矩阵的一致性比率，直到所述判断矩阵的一致性比率小于比率阈值。
20、可选地，所述根据各个指标的历史数据进行预测得到指标预测值之前，还包括：
21、基于各个指标的历史数据对多个初始预测模型进行训练，得到多个预测模型；
22、通过各个预测模型对各个指标进行指标预测，得到多个预测结果；
23、根据所述多个预测结果进行拟合，根据拟合结果判断各个预测模型是否存在序列相关；
24、在不存在序列相关时，根据所述多个预测结果计算各个预测模型的评估参数；
25、将各个预测模型中评估参数大于参数阈值的预测模型作为目标预测模型，以通过目标预测模型对各个指标进行预测。
26、可选地，所述根据所述指标预测值和各个指标的参考权重得到目标区域的区域总物流运量，包括：
27、对所述指标预测值进行标准化处理，得到标准指标值；
28、获取总物流运量；
29、根据所述总物流运量、所述标准指标值以及所述各个指标的参考权重得到目标区域的区域总物流运量。
30、可选地，所述根据所述区域总物流运量、所述目标区域的区域运量参数和站点运量参数预测目标区域中各个站点的轨道物流运量，包括：
31、根据所述区域总物流运量和区域运量参数得到所述目标区域的轨道物流运量；
32、根据所述目标区域的轨道物流运量和站点运量参数得到所述目标区域中各个站点的初始预测快递量；
33、根据各个站点的规划人口得到各个站点的新增快递量；
34、根据所述初始预测快递量和所述新增快递量得到各个站点的预测快递量。
35、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种轨道物流运量预测装置，所述轨道物流运量预测装置包括：
36、指标权重计算模块，用于通过层次分析法对影响快递物流量的各个指标进行分析，得到各个指标的参考权重；
37、指标预测模块，用于根据各个指标的历史数据进行预测得到指标预测值；
38、轨道运量预测模块，用于根据所述指标预测值和各个指标的参考权重得到目标区域的区域总物流运量；
39、所述轨道运量预测模块，还用于根据所述区域总物流运量、所述目标区域的区域运量参数和站点运量参数预测目标区域中各个站点的轨道物流运量。
40、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种轨道物流运量预测设备，所述轨道物流运量预测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的轨道物流运量预测程序，所述轨道物流运量预测程序配置为实现如上文所述的轨道物流运量预测方法的步骤。
41、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有轨道物流运量预测程序，所述轨道物流运量预测程序被处理器执行时实现如上文所述的轨道物流运量预测方法的步骤。
42、本专利技术通过对各个轨道站点物流量进行预测，基于预测物流量对城市轨道交通进行设计和开发，能够有效利用轨道富余运力和高连通地下网络实现大范围自动化货运，明确轨道站点与物流量之间的关联，解决无法通过轨道运力的优势基于各个轨道站点的物流量对城市物流和城市轨道站点进行建设和发展的问题。
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1.一种轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述轨道物流运量预测方法包括：
2.如权利要求1所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述通过层次分析法对影响快递物流量的各个指标进行分析，得到各个指标的参考权重，包括：
3.如权利要求2所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量之前，还包括：
4.如权利要求3所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据比较结果判断是否执行根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据各个指标的历史数据进行预测得到指标预测值之前，还包括：
6.如权利要求1所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据所述指标预测值和各个指标的参考权重得到目标区域的区域总物流运量，包括：
7.如权利要求1-6中任一项所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据所述区域总物流运量、所述目标区域的区域运量参数和站点运量参数预测目标区域中各个站点
8.一种轨道物流运量预测装置，其特征在于，所述轨道物流运量预测装置包括：
9.一种轨道物流运量预测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的轨道物流运量预测程序，所述轨道物流运量预测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的轨道物流运量预测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有轨道物流运量预测程序，所述轨道物流运量预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的轨道物流运量预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述轨道物流运量预测方法包括：
2.如权利要求1所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述通过层次分析法对影响快递物流量的各个指标进行分析，得到各个指标的参考权重，包括：
3.如权利要求2所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量之前，还包括：
4.如权利要求3所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据比较结果判断是否执行根据所述判断矩阵对各个指标进行求解，得到各个指标的特征向量的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据各个指标的历史数据进行预测得到指标预测值之前，还包括：
6.如权利要求1所述的轨道物流运量预测方法，其特征在于，所述根据所述指标...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄力平，孙永海，樊海龙，崔青玉，杨瑞兴，郑洪，王海潮，孙逊，高伦，孙西敬，何倩，杜逸飞，李奇，高英达，陈佳怡，
申请(专利权)人：中铁第四勘察设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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