一种城市轨道交通网络的客流状态估计方法技术

本发明专利技术提供了一种城市轨道交通网络的客流状态估计方法。该方法包括：构建场景数据集及时空网络，利用乘客出行选择模型计算出乘客对于每条空间路径的选择概率，根据每条空间路径的选择概率将客流分配到各条空间路径，得到各条空间路径分配的乘客集合，执行全网换乘客流时空轨迹匹配算法进行时空轨迹层面上第一阶段客流初始分配；基于时空网络与第一阶段客流初始分配结果，进行时空轨迹层面上第二阶段客流再分配与迭代优化，得到全网客流状态估计结果。本发明专利技术通过构建乘客出行选择模型进行空间路径层面上的全网客流分配，在时空轨迹匹配层面进行初始流量分配和多流协同分配两阶段优化，从而实现客流状态的实时获取和精准推演。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市轨道交通网络客流管理，尤其涉及一种城市轨道交通网络的客流状态估计方法。

技术介绍

1、随着城市轨道交通网络规模持续扩张、客流强度不断攀升，精细化、智能化的运输组织已成为提升运营效率、保障乘客出行体验与系统安全的关键。为构建科学合理的运输组织方案，亟需在日常网络化运营中深入把握客流的动态演变规律，精准、及时地匹配路网中客流轨迹并估计客流分布状态，为实时调度、运力调整、客流诱导等提供核心数据基础，辅助运营部门做出高效、智能的运营管理与决策。在此背景下，如何精准快速地估计网络客流状态，以满足运营决策实时性要求，已成为当前亟待攻克的一项难题。

2、目前，城市轨道交通系统普遍配备afc(automatic fare collection，自动售检票系统)，afc通过采集实时客流数据，为客流状态推演提供了重要支持。传统方法如基于用户均衡的交通流分配模型或者基于乘客出行行为仿真的客流状态推演模型，为客流状态分析奠定了基础，但这些基于乘客空间路径分配基础上形成的客流状态估计准确性不高，难以全面满足多场景下运输组织决策的精度要求。而基于时空轨迹本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种城市轨道交通网络的客流状态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的构建用于大规模城市轨道交通网络客流状态估计的场景数据集及时空网络，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用场景数据集构建乘客出行选择模型，利用乘客出行选择模型计算出乘客对于每条空间路径的选择概率，根据每条空间路径的选择概率将客流分配到各条空间路径，实现空间路径层面上的全网客流分配，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的基于时空网络与乘客出行选择模型所得到的各条空间路径分配的乘客集合，执行全网换乘客流时空轨...

【技术特征摘要】

1.一种城市轨道交通网络的客流状态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的构建用于大规模城市轨道交通网络客流状态估计的场景数据集及时空网络，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用场景数据集构建乘客出行选择模型，利用乘客出行选择模型计算出乘客对于每条空间路径的选择概率，根据每条空间路径的选择概率将客流分配到各条空间路径，实现空间路径层面上的全网客流分配，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋熙，张逸菲，李欣然，李文倩，李海鹰，许心越，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：