【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及交通碳排放，特别是涉及城市轨道交通节能减碳的方法及系统。
技术介绍
1、
2、本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
3、城市轨道交通一直被认为是私家车、出租车、公交汽车、摩托车等城市交通出行方式中效率较高、碳排放较低的公共交通方式，也是解决城市交通拥堵的重要方式。城市轨道交通的低碳排放源于它的高客运量，如果乘坐人数减低，则会出现轨道交通的人均碳排放强度高于公共汽车的情况。因此吸引客流、优化线路设计、减少轨道交通自身的能耗是轨道交通较少碳排放的关键。城市轨道交通营运阶的能源消耗主要分为机车牵引能耗和生产辅助能耗（空调、照明灯）。如何根据实际的客流、实际天气条件，实现运行时间、运行间隔、列车编组、空调照明设施等的智能调控，实现节能减排，是实现城市轨道交通系统减少碳排放的重要手段。
技术实现思路
1、
2、针对轨道交通本身的节能减排问题，本专利技术提供了一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排的方法和系统。基于手机信令数据、刷卡数据等数据，分析居民出行的时空规律、构建轨道客流预测模型，基于出行轨迹数据的分析，从吸引轨道交通乘客流量方面考虑优化设计公交线路、站点、共享单车站点进行节能减排；基于轨道交通的刷卡数据和列车满载率的分析，从优化列车时刻表、优化列车编组等方面实现轨道交通自身的节能减排。
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，一种基于客流分析的城市轨道
4、构建多源异构的轨道交通时空大数据库；
5、基于刷卡数据和手机信令数据的轨道客流时空特征分析；
6、构建进站、出战的时空地理加权回归客流预测模型；
7、基于客流分析的轨道交通节能减排方案。
8、第二方面，提供了一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排的系统，一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排的系统，包括：
9、数据模块，其被配置为：获取影响轨道交通客流的影响因素，并进行地图匹配、数据清洗等，构建多源异构的轨道交通时空大数据库；
10、客流分析模块，其被配置为：基于刷卡数据和手机信令数据的轨道客流时空特征分析；
11、客流预测模块，其被配置为：基于共线性检测和空间自相关性分析，构建轨道交通客流预测模型；
12、节能减排应用模块，其被配置为：从吸引轨道交通客流方面优化设计地面交通组织，基于列车满载率优化列车运行时刻表和列车编组方案。
13、第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的方法。
14、第四方面，本专利技术还提供了一种存储介质，非暂时性地存储计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行第一方面所述方法的指令。
15、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
16、本专利技术提供了一种基于时空关联分析和深度学习的机动车排放模型方法及系统，考虑的是轨道交通本身的节能减排问题。
17、本专利技术基于手机信令数据、刷卡数据等数据分析居民出行的时空规律、构建了轨道交通的客流预测模型。
18、本专利技术从吸引轨道交通乘客流量方面考虑优化设计公交线路、站点、共享单车站点进行节能减排；基于列车满载率的分析，从优化列车时刻表、优化列车编组等方面实现轨道交通自身的节能减排。
19、构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
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1.一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于，构建多源异构的轨道交通时空大数据库；基于刷卡数据和手机信令数据的轨道客流时空特征分析；构建进站、出战的时空地理加权回归客流预测模型；基于客流分析的轨道交通节能减排方案。
2.如权利要求1所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于构建多源异构的轨道交通时空大数据库，包括：获取影响轨道交通客流的影响因素，并进行地图匹配、数据清洗等，构建多源异构的轨道交通时空大数据库。
3.如权利要求1所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于刷卡数据和手机信令数据的轨道客流时空特征分析，包括：基于轨道站点的刷卡数据的轨道客流分析；基于手机信令数据的轨道客流分析。
4.如权利要求3所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于轨道站点的刷卡数据的轨道客流分析，包括：统计轨道线路上每个站点i近X年乘客的进站、出战时间，以m秒间隔、以目前发车时刻表为间隔tn的进、出站人数、构建随一天内随时间变化的乘客进站、出战人数变化曲线；对恶劣天气（雨、雪、雾）进行统
5.如权利要求3所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于手机信令数据的轨道客流分析，包括：基于手机信令数据确定的出行轨迹，以瞬时速度判读居民的出行方式，对不同时间内（早晚高峰、非高峰）乘客的各种出行方式比例进行统计。
6. 如权利要求1所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于构建进站、出战的时空地理加权回归客流预测模型，具体包括：对轨道交通客流的影响因素进行共线性检验、空间相关性（Morans I）分析，根据Morans I是否为0，分别构建采用最小二乘法构建进站人数预测模型和时空地理加权回归模型。
7.如权利要求1所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于，其特征在于基于客流分析的轨道交通节能减排方案，具体包括：基于手机信令乘客轨迹数据的吸引客流的优化设置；基于列车满载率LF的节能减排优化方案。
8.如权利要求7所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于手机信令乘客轨迹数据的吸引客流的优化设置，具体包括：优化公交线路、站点布局，公交站点与轨道站点的路线距离尽量小于200m，如果大于200m，在公交站点和轨道站点附近增设共享单车停车位；利用地理信息系统软件ArcGIS对非公交线路的轨迹线进行核密度分析，根据分析结果，在密度较大的线路上设置共享单车停车点；针对汽车出行轨迹线密度较大的区域，增设共享单车停车点，公交线路停车点，规划公交停车点时考虑轨道交通站点的位置。
9. 如权利要求7所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于列车满载率LF的节能减排优化方案，具体包括：计算列车满载率LF （LFi=（yi进站-yi出战）/(列车核定满载人数)；计算列车满载率LF调整高峰时刻表、平峰时刻表和列车编组方案。
...【技术特征摘要】
1.一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于，构建多源异构的轨道交通时空大数据库；基于刷卡数据和手机信令数据的轨道客流时空特征分析；构建进站、出战的时空地理加权回归客流预测模型；基于客流分析的轨道交通节能减排方案。
2.如权利要求1所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于构建多源异构的轨道交通时空大数据库，包括：获取影响轨道交通客流的影响因素，并进行地图匹配、数据清洗等，构建多源异构的轨道交通时空大数据库。
3.如权利要求1所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于刷卡数据和手机信令数据的轨道客流时空特征分析，包括：基于轨道站点的刷卡数据的轨道客流分析；基于手机信令数据的轨道客流分析。
4.如权利要求3所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于轨道站点的刷卡数据的轨道客流分析，包括：统计轨道线路上每个站点i近x年乘客的进站、出战时间，以m秒间隔、以目前发车时刻表为间隔tn的进、出站人数、构建随一天内随时间变化的乘客进站、出战人数变化曲线；对恶劣天气（雨、雪、雾）进行统计，并统计恶劣天气（雨、雪、雾）时间对应的进、出站人数，以恶劣天气减去正常天气同时刻的平均人数，分析恶劣天气对乘客人数的影响；对线路上各站点的进、出站客流进行排序，确定客流最大、最小、突变的站点。
5.如权利要求3所述的一种基于客流分析的城市轨道交通节能减排方法，其特征在于基于手机信令数据的轨道客流分析，包括：基于手机信令数据确定的出行轨迹，以瞬时速度判读居民的出行方式，对不同时间...
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