【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路径推断，特别是涉及一种乘客时空路径推断方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、在实际运营现场，乘客完整的时空路径信息难以从现场直接获取。在实际运营现场，目前主要依赖两种手段得到系统当前客流分布的相关信息，一是利用历史自动收费（automic fare collection，afc）数据进行清分，将清分得到的换乘量、断面流量数据作为参考来推断乘客的时空路径。另一种是认为乘客的选择行为符合一定的机理，按照假定的规律、给定的行为，利用解析方法或仿真方法的手段来进行推演。上述两种做法在乘客时空路径的推断估计方面分别存在一定的不足：突发场景的适应性、乘客行为机理刻画的真实性、估计推断的准确性等。
2、目前针对乘客时空路径推断的方法，包括数据驱动的统计概率模型以及基于机理的客流分配模型。数据驱动的统计概率模型即传统意义上的清分，从已发生的客流结果入手，通过分析od旅行时间等进行路径选择的推断。清分的方法假定当前的客流规律与历史的客流规律类似，并没有考虑当前实际情况和历史场景的不一致性，难以做到准确推断。
3、基...
【技术保护点】
1.一种乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述影响因素集，包括：基础设施能力、列车运行计划、客流控制诱导策略、网络风险和乘客选择行为。
3.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述时空网络框架还包括：网络索引、集合、模型参数、变量和时空弧。
4.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述乘客时空路径推演模型的目标函数为：
5.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述乘客时空路径推演模型的约束条件，...
【技术特征摘要】
1.一种乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述影响因素集，包括：基础设施能力、列车运行计划、客流控制诱导策略、网络风险和乘客选择行为。
3.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述时空网络框架还包括：网络索引、集合、模型参数、变量和时空弧。
4.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述乘客时空路径推演模型的目标函数为：
5.根据权利要求1所述的乘客时空路径推断方法，其特征在于，所述乘客时空路径推演模型的约束条...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海鹰，杨越迪，蒋熙，张志良，叶红霞，黎志华，郭靖凡，田媛媛，韦琳珊，李俊铖，何建涛，潘煜斌，张逸菲，罗维嘉，宋怡冰，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：
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