人流量预测方法、电子设备、计算机可读存储介质与流程

1.本公开实施例涉及数据处理技术领域，特别涉及人流量预测方法、电子设备、计算机可读存储介质。


背景技术：

2.传统的人流量预测方法首先是通过票务系统或者是人工统计的方式获取历史的人流量数据，然后根据历史的人流量数据使用回归算法或者深度学习算法进行人流量预测。回归算法虽然可解释性较强但是对于复杂情况难以进行拟合和预测，深度学习算法虽然预测能力较强，但是可解释性较差。


技术实现要素：

3.本公开实施例提供一种人流量预测方法、电子设备、计算机可读存储介质。
4.第一方面，本公开实施例提供一种人流量预测方法，包括：根据目标车站所在第一区域的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的基本人流量；其中，所述基本人流量用于指示日常生活出行人数；根据所述目标车站的突发性人流量和周期性人流量计算所述目标车站的峰值人流量；其中，所述突发性人流量用于指示突发性事件吸引的人流量，所述周期性人流量用于指示周期性事件吸引的人流量；根据所述目标车站的基本人流量和峰值人流量计算所述目标车站所在第二区域的总人流量；其中，所述第一区域大于所述第二区域。
5.在一些示例性实施例中，所述根据目标车站所在第一区域的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的基本人流量包括：按照公式计算所述目标车站的基本人流量；其中，为所述目标车站的基本人流量，t为时间，为时间t对应的第一权重，p为所述乘车概率，s为所述目标车站的位置信息，为所述目标车站所在的第一区域的居住人数。
6.在一些示例性实施例中，所述根据所述目标车站的突发性人流量和周期性人流量计算所述目标车站的峰值人流量包括：根据突发性事件的吸引程度、突发性事件影响力范围内的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的突发性人流量；分别计算每一个周期性事件吸引的人流量，将所有周期性事件吸引的人流量相加得到所述周期性人流量；将所述突发性人流量和所述周期性人流量相加得到所述峰值人流量。
7.在一些示例性实施例中，所述根据突发性事件的吸引程度、突发性事件影响力范围内的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的突发性人流量包括：
按照公式计算所述目标车站的突发性人流量；其中，为所述目标车站的突发性人流量，p为所述乘车概率，p
e
为所述突发性事件的吸引程度、n
c
为所述突发性事件影响力范围内的居住人数。
8.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个成规模公司；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述成规模公司，根据所述成规模公司的总人数和乘车概率计算所述成规模公司吸引的人流量；将所有所述成规模公司吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
9.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个商业街；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述商业街，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、所述商业街的吸引力系数和乘车概率计算所述商业街吸引的人流量；将所有所述商业街吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
10.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个学校；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述学校，根据所述学校的总人数、学生乘车概率计算所述学校吸引的人流量；将所有所述学校吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
11.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个医院；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述医院，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、乘车概率和所述医院的吸引力系数计算所述医院吸引的人流量；将所有所述医院吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
12.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个景区；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述景区，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、乘车概率和景区影响力系数计算所述景区吸引的人流量；将所有所述景区吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
13.第二方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储器，所述存储器上存储有至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述任意一种人流量预测方法。
14.第三方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意一种人流量预测方法。
15.本公开实施例提供的人流量预测方法，基于基本人流量和峰值人流量来预测目标车站所在第二区域的总人流量，既有较强的预测能力又有较强的可解释性。
附图说明
16.附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开的实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。通过参考附图对详细示例性实施例进行描述，在附图中：图1为本公开一个实施例提供的人流量预测方法的流程图；图2为本公开另一个实施例提供的人流量预测装置的组成框图。
具体实施方式
17.为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图对本公开提供的人流量预测方法、电子设备、计算机可读存储介质进行详细描述。
18.在下文中将参考附图更充分地描述示例实施例，但是所述示例实施例可以以不同形式来体现且不应当被解释为限于本文阐述的实施例。反之，提供这些实施例的目的在于使本公开透彻和完整，并将使本领域技术人员充分理解本公开的范围。
19.在不冲突的情况下，本公开各实施例及实施例中的各特征可相互组合。
20.如本文所使用的，术语“和/或”包括至少一个相关列举条目的任何和所有组合。
21.本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由
……
制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加至少一个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。
22.除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本公开的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。
23.图1为本公开一个实施例提供的人流量预测方法的流程图。
24.第一方面，参照图1，本公开一个实施例提供一种人流量预测方法，包括：步骤100、根据目标车站所在第一区域的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的基本人流量；其中，所述基本人流量用于指示日常生活出行人数。
25.在一些示例性实施例中，目标车站所在的第一区域可以是包括目标车站的任何区域，例如可以是包括目标车站的区、镇、市等。只要是其中居住的人有可能去目标车站乘车，均可以归入到第一区域范围内。
26.在一些示例性实施例中，所述根据目标车站所在第一区域的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的基本人流量包括：按照公式计算所述目标车站的基本人流量；其中，为所述目标车站的基本人流量，t为时间，为时间t对应的第一权重，p为所述乘车概率，s为所述目标车站的位置信息，为所述
目标车站所在的第一区域的居住人数。
27.在一些示例性实施例中，不同时间t对应不同的第一权重。例如，工作日对应的第一权重、周末对应的第一权重和节假日对应的第一权重可以取不同的值。
28.在一些示例性实施例中，乘车概率p为目标车站在预设时间段内的运输量均值和第一区域内的居住人数的比值。预设时间段例如可以是年。具体可以根据统计值进行计算得到。
29.步骤101、根据所述目标车站的突发性人流量和周期性人流量计算所述目标车站的峰值人流量；其中，所述突发性人流量用于指示突发性事件吸引的人流量，所述周期性人流量用于指示周期性事件吸引的人流量。
30.在一些示例性实施例中，所述根据所述目标车站的突发性人流量和周期性人流量计算所述目标车站的峰值人流量包括：根据突发性事件的吸引程度、突发性事件影响力范围内的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的突发性人流量；分别计算每一个周期性事件吸引的人流量，将所有周期性事件吸引的人流量相加得到所述周期性人流量；将所述突发性人流量和所述周期性人流量相加得到所述峰值人流量。
31.其中，e表示突发事件，t为时间，s为目标车站的位置信息。
32.在一些示例性实施例中，所述根据突发性事件的吸引程度、突发性事件影响力范围内的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的突发性人流量包括：按照公式计算所述目标车站的突发性人流量；其中，为所述目标车站的突发性人流量，p为所述乘车概率，p
e
为所述突发性事件的吸引程度、n
c
为所述突发性事件影响力范围内的居住人数。
33.在一些示例性实施例中，突发性事件的吸引程度p
e
为参加突发性事件的人数和第一区域内的居住人数的比值。具体可以根据统计值进行计算得到。
34.在一些示例性实施例中，突发性事件影响力范围可以是第一区域，也可以是小于第一区域，也可以大于第一区域。本公开实施例对突发性事件影响力范围的大小不作限定。
35.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个成规模公司；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述成规模公司，根据所述成规模公司的总人数和乘车概率计算所述成规模公司吸引的人流量；将所有所述成规模公司吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
36.也就是说，按照公式计算周期性事件吸引的人流量；其中，f
pg
为周期性事件吸引的人流量，为时间t对应的第二权重，为第j个成规模公司的总人数，p为乘车概率，j为第一区域内具有的成规模公司数量。
37.在一些示例性实施例中，不同时间t对应不同的第二权重。例如，工作日对应的第二权重为1、周末和节假日对应的第二权重为0。
38.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个商业街；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述商业街，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、所述商业街的吸引力系数和乘车概率计算所述商业街吸引的人流量；将所有所述商业街吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
39.也就是说，按照公式计算周期性事件吸引的人流量；其中，f
pc
为周期性事件吸引的人流量，为时间t对应的第三权重，为目标车站所在的第一区域的居住人数，为第k个商业街的吸引力系数，p为乘车概率，k为第一区域内具有的商业街数量。
40.在一些示例性实施例中，第k个商业街的吸引力系数为第k个商业街的人流量和第一区域内的居住人数的比值。具体可以根据统计值进行计算得到。
41.在一些示例性实施例中，不同时间t对应不同的第三权重。例如，工作日对应的第三权重、周末对应的第三权重和节假日对应的第三权重可以取不同的值。
42.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个学校；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述学校，根据所述学校的总人数、学生乘车概率计算所述学校吸引的人流量；将所有所述学校吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
43.也就是说，按照公式计算周期性事件吸引的人流量；其中，f
sc
为周期性事件吸引的人流量，为时间t对应的第四权重，为第l个学校的总人数，为学生乘车概率，l为第一区域内具有的学校数量。
44.在一些示例性实施例中，不同时间t对应不同的第四权重。例如，工作日对应的第四权重为1、周末和节假日对应的第四权重为0。
45.在一些示例性实施例中，学生乘车概率为学生乘车人数和学校的总人数的比值。具体可以根据统计值进行计算得到。
46.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个医院；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述医院，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、乘车概率和所述医院的吸引力系数计算所述医院吸引的人流量；将所有所述医院吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
47.也就是说，按照公式计算周期性事件吸引
的人流量；其中，f
h
为周期性事件吸引的人流量，为时间t对应的第五权重，为目标车站所在的第一区域的居住人数，为第m个医院的吸引力系数，p为乘车概率，m为第一区域内具有的医院数量。
48.在一些示例性实施例中，不同时间t对应不同的第五权重。例如，工作日对应的第五权重、周末对应的第五权重和节假日对应的第五权重可以取不同的值。
49.在一些示例性实施例中，第m个医院的吸引力系数为第m个医院的就诊人数和第一区域内的居住人数的比值。具体可以根据统计值进行计算得到。
50.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个景区；所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量包括：对于每一个所述景区，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、乘车概率和景区影响力系数计算所述景区吸引的人流量；将所有所述景区吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
51.也就是说，按照公式计算周期性事件吸引的人流量；其中，f
h
为周期性事件吸引的人流量，为时间t对应的第六权重，为目标车站所在的第一区域的居住人数，为第n个景区的景区影响力系数，p为乘车概率，n为第一区域内具有的景区数量。
52.在一些示例性实施例中，不同时间t对应不同的第六权重。例如，工作日对应的第六权重、周末对应的第六权重和节假日对应的第六权重可以取不同的值。
53.在一些示例性实施例中，第n个景区的景区影响力系数为第n个景区的人流量和第一区域内的居住人数的比值。具体可以根据统计值进行计算得到。
54.步骤102、根据所述目标车站的基本人流量和峰值人流量计算所述目标车站所在第二区域的总人流量；其中，所述第一区域大于所述第二区域。
55.在一些示例性实施例中，第二区域是指目标车站附近的区域，包括车站牌、购票区、乘车等候区等。
56.在一些示例性实施例中，将目标车站的基本人流量和峰值人流量相加得到总人流量；其中，e表示突发事件。
57.本技术实施例中的第一权重、第二权重、第三权重、第四权重、第五权重、第六权重可以根据历史人流量数据进行训练得到，训练过程中采用均方差函数值来计算误差，并使用梯度下降法进行逼近。
58.本公开实施例提供的人流量预测方法，基于基本人流量和峰值人流量来预测目标
车站所在第二区域的总人流量，既有较强的预测能力又有较强的可解释性。
59.第二方面，本公开另一个实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储器，存储器上存储有至少一个程序，当至少一个程序被至少一个处理器执行，使得至少一个处理器实现上述任意一项的人流量预测方法。
60.其中，处理器为具有数据处理能力的器件，其包括但不限于中央处理器（cpu）等；存储器为具有数据存储能力的器件，其包括但不限于随机存取存储器（ram，更具体如sdram、ddr等）、只读存储器（rom）、带电可擦可编程只读存储器（eeprom）、闪存（flash）。
61.在一些实施例中，处理器、存储器通过总线相互连接，进而与计算设备的其它组件连接。
62.第三方面，本公开另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读从介质上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现上述任意一种人流量预测方法。
63.图2为本公开另一个实施例提供的人流量预测装置的组成框图。
64.第四方面，参照图2，本公开另一个实施例提供一种人流量预测装置，包括：基本人流量计算模块201，用于根据目标车站所在第一区域的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的基本人流量；其中，所述基本人流量用于指示日常生活出行人数；峰值人流量计算模块202，用于根据所述目标车站的突发性人流量和周期性人流量计算所述目标车站的峰值人流量；其中，所述突发性人流量用于指示突发性事件吸引的人流量，所述周期性人流量用于指示周期性事件吸引的人流量；总人流量计算模块203，用于根据所述目标车站的基本人流量和峰值人流量计算所述目标车站所在第二区域的总人流量；其中，所述第一区域大于所述第二区域。
65.在一些示例性实施例中，基本人流量计算模块201具体用于：按照公式 计算所述目标车站的基本人流量；其中，为所述目标车站的基本人流量，t为时间，为时间t对应的第一权重，p为所述乘车概率，s为所述目标车站的位置信息，为所述目标车站所在的第一区域的居住人数。
66.在一些示例性实施例中，峰值人流量计算模块202具体用于：根据突发性事件的吸引程度、突发性事件影响力范围内的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的突发性人流量；分别计算每一个周期性事件吸引的人流量，将所有周期性事件吸引的人流量相加得到所述周期性人流量；将所述突发性人流量和所述周期性人流量相加得到所述峰值人流量。
67.在一些示例性实施例中，峰值人流量计算模块202具体用于采用以下方式实现所述根据突发性事件的吸引程度、突发性事件影响力范围内的居住人数和乘车概率计算所述目标车站的突发性人流量：按照公式计算所述目标车站的突发性人流量；其中，为所述目标车站的突发性人流量，p为所述乘车概率，p
e
为所述突发性事件的吸引程度、n
c
为所述突发性事件影响力范围内的居住人数。
68.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个成规模公司；峰值人流量计算模块202具体用于采用以下方式实现所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量：对于每一个所述成规模公司，根据所述成规模公司的总人数和乘车概率计算所述成规模公司吸引的人流量；将所有所述成规模公司吸引的
人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
69.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个商业街；峰值人流量计算模块202具体用于采用以下方式实现所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量：对于每一个所述商业街，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、所述商业街的吸引力系数和乘车概率计算所述商业街吸引的人流量；将所有所述商业街吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
70.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个学校；峰值人流量计算模块202具体用于采用以下方式实现所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量：对于每一个所述学校，根据所述学校的总人数、学生乘车概率计算所述学校吸引的人流量；将所有所述学校吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
71.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个医院；峰值人流量计算模块202具体用于采用以下方式实现所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量：对于每一个所述医院，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、乘车概率和所述医院的吸引力系数计算所述医院吸引的人流量；将所有所述医院吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
72.在一些示例性实施例中，所述周期性事件包括：所述目标车站所在的第一区域内包含有至少一个景区；峰值人流量计算模块202具体用于采用以下方式实现所述分别计算每一个周期性事件吸引的人流量：对于每一个所述景区，根据所述目标车站所在的第一区域的居住人数、乘车概率和景区影响力系数计算所述景区吸引的人流量；将所有所述景区吸引的人流量相加得到所述周期性事件吸引的人流量。
73.上述人流量预测装置的具体实现过程与前述实施例人流量预测方法的具体实现过程相同，这里不再赘述。
74.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其它存储器技术、cd
‑
rom、数字多功能盘（dvd）或其它光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储器、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其它的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其它传输机制之类的调制数据信号中的其它数据，并且可包括任何信息递送介质。
75.本文已经公开了示例实施例，并且虽然采用了具体术语，但它们仅用于并仅应当
被解释为一般说明性含义，并且不用于限制的目的。在一些实例中，对本领域技术人员显而易见的是，除非另外明确指出，否则可单独使用与特定实施例相结合描述的特征、特性和/或元素，或可与其它实施例相结合描述的特征、特性和/或元件组合使用。因此，本领域技术人员将理解，在不脱离由所附的权利要求阐明的本公开的范围的情况下，可进行各种形式和细节上的改变。