一种城市轨道交通全场景客流预测方法及系统与流程

技术特征：
1.一种城市轨道交通全场景客流预测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤s1：分析单个乘客在城市轨道交通系统中的出行特征规律，分析外部条件对乘客个体出行行为的影响；步骤s2：实时监测全网客流分布与行车情况，异常情况下进行告警提示，为应急处置进行客流组织调整或行车组织调整提供客流与行车数据支撑；步骤s3：实现突发事件、短时、短期、典型日、可预知事件、新线开通全场景客流预测；步骤s4：以地铁编制的地标及新近出台的“城市轨道交通运营指标体系”国家标准为参考，生成相应的统计指标，支持用户自定义报表查询及数据导出。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述出行特征规律基于进出站交易明细数据获得，所述外部条件包括政策、大型活动、社会事件和运营事件。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：行车情况基于ats数据获得。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤s1包括对乘客的出行特征进行分析，分形乘客出行规律，确定突发事件以及社会活动对乘客出行的影响；基于海量完整交易明细数据以及乘客画像的研究结果，在车站层面，对客流特征进行刻画；在线网层面，对客流特征进行描述，通过基础数据得到线网基本属性，生成线网出行强度和线网客运强度指标；根据相关分析结果，对客流指标的规律进一步挖掘。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述客流特征刻画内容包括分析车站级客流构成，车站客流的来源及去向，车站乘客出行时间特征，车站的客流来向及去向时空分布。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2包括利用客流精细化分析数据，将乘客出行特征加入到客流预测模型中，获取客流监察结果；基于历史突发事件情况以及列车运行调整的结果，利用机器学习，模拟调度员列车运行调整方案，生成突发事件下客流预测结果；利用指数平滑法与所述机器学习对交易明细数据和视频分析数据进行融合，对短时客流进行预测；根据客流短期波动趋势，使用arma模型，实现线网、线路以及车站进站量预测；以历史客流数据为依据，在充分挖掘历史od数据规律或同类型节假日、极端天气日客流规律基础上，预测节假日、极端天气轨道交通线网站间客流量；预测大客流事件下不同空间维度的客流情况；实现新线开通时，新线以及既有线的客流预测；实现时间由近及远，不同空间维度的不同指标的监测以及预测。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述客流预测得到客流数据，所述客流数据包括客流强度报表，客流不均衡性报表，出行特征报表，拥挤情况报表，基础客流报表。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：所述客流强度报表提供客运强度、客流密度、路网出行强度、客流密集度的统计输出，所述客流不均衡性报表支持方向不均衡性、断面不均衡性、时间不均衡性的输出；所述出行特征报表支持输出路网平均运距、路网换乘系数、换乘比例、出行距离、出行时间、换乘时间、候车时间的统计输出；所述拥挤情况报表包含断面满载率、列车满载率、车载人数、站台等候列车次数；所述基础客流报表支持进站量、出站量、换乘量、客运量、车站乘降量、断面客流量、客运周转量输出。9.一种城市轨道交通全场景客流预测系统，其特征在于：包括多源数据采集模块、客流预测模块和统计报表模块；所述多源数据采集模块，用于为乘客画像分析、实时客流监测、多场景多状态客流预测提供数据源；
所述客流预测模块，用于实现城市轨道交通客流精细化分析、实时客流监察、突发事件客流预测、短时客流预测、短期客流预测、典型日客流预测、可预知事件客流预测、典型日客流预测以及新线开通预测，并将不同时间维度、空间维度、时间粒度的客流指标展示；所述统计报表模块，用于根据不同时间维度、空间维度、时间粒度的客流指标，生成客流强度报表、客流不均衡性报表、出行特征报表、拥挤情况报表、基础客流报表。10.如权利要求9所述的城市轨道交通全场景客流预测系统，其特征在于：所述多源数据采集模块接入全网的清分数据、基础数据、实时基础进站量数据、实时交易明细数据、历史交易明细数据并对数据进行清洗、标准化处理、存储。

技术总结
本申请属于轨道交通技术领域，涉及一种城市轨道交通全场景客流预测方法及系统。目前的客流分析技术无法为城市轨道交通运营组织提供全方位的支持。本申请提供了一种城市轨道交通全场景客流预测方法，分析单个乘客在城市轨道交通系统中的出行特征规律，分析外部条件对乘客个体出行行为的影响；实时监测全网客流分布，从时间维度出发，实现全场景的城市轨道交通客流预测技术，异常情况下进行告警提示，为应急处置进行客流组织调整或行车组织调整提供客流数据支撑；以地铁编制的地标及新近出台的“城市轨道交通运营指标体系”国家标准为参考，生成相应的统计指标，支持用户自定义报表查询及数据导出。为城市轨道交通客流管控与列车运行调度提供参考。车运行调度提供参考。车运行调度提供参考。


技术研发人员：唐金金 周高祥 生金文 张黎明 杜泽宇 赵晴晴 李超
受保护的技术使用者：北京交通大学
技术研发日：2021.06.22
技术公布日：2021/11/30