專利名稱：基于概率樹d預(yù)測的軌道交通全路網(wǎng)客流預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明提供了一種新的基于概率樹D預(yù)測的軌道交通全路網(wǎng)客流預(yù)測方法，方法名是概率樹D(—次出行的終點站Destination)預(yù)測方法，該方法使用概率樹(一種自定義二叉樹)，通過預(yù)測終點站的位置，從而進(jìn)行軌道交通全路網(wǎng)客流預(yù)測，其根據(jù)進(jìn)站位置和時間預(yù)測預(yù)測出站位置、時間以及全路網(wǎng)站點、行車區(qū)間的客流。
背景技術(shù)：
隨著智慧城市的提出，智慧交通作為智慧城市中的重要環(huán)節(jié)，其所面臨的問題尤為突出。近半個世紀(jì)以來，交通擁擠、道路阻塞和交通事故頻發(fā)正越來越嚴(yán)重地困擾著世界各大城市。地鐵，在全球已經(jīng)成為一種重要的公共交通工具。相對于路面的公交車、出租車， 軌道交通具有客運量大、速度快、時間準(zhǔn)、運距長、舒適度高、受外界因素影響小等特點，然而，由于軌道交通結(jié)構(gòu)的特殊性，軌道交通系統(tǒng)內(nèi)的客流信息難以測量。軌道交通客流信息，包括車站進(jìn)出站客流數(shù)量、在線運行列車載客數(shù)量，換乘站換乘客流量、站內(nèi)人數(shù)等重要軌道交通路網(wǎng)客流數(shù)據(jù)信息。目前，世界各地的地鐵大都采取一票制，因此無法直接獲取實時的客流信息。然而，只根據(jù)已有的OD(—次出行的起始站Origination和終點站 Destination)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、統(tǒng)計得出的客流信息具有嚴(yán)重滯后性，不能滿足實時性的要求。因此，軌道交通客流預(yù)測具有重要的意義。首先，結(jié)合已有信息和預(yù)測信息，可以推算出軌道交通內(nèi)部的實時客流信息，為公共信息服務(wù)系統(tǒng)提供理論基礎(chǔ)。其次，通過對短時間內(nèi)的客流預(yù)測，可以分析出客流的發(fā)展趨勢，監(jiān)測到潛在的安全隱患，使得及時處理成為可能，從而避免不必要的損失。本發(fā)明根據(jù)軌道交通的特點，以可以直接測量的OD數(shù)據(jù)為切入點，通過預(yù)測出進(jìn)站位置對應(yīng)的出站位置，計算出出站時間以及全路網(wǎng)客流信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出了一種基于概率樹D預(yù)測的軌道交通全路網(wǎng)客流預(yù)測方法。該方法根據(jù)歷史OD對，統(tǒng)計得出全天各時間段的進(jìn)站、出站匹配概率，然后通過不斷獲取即時進(jìn)站數(shù)據(jù)，估計出站位置、時間及旅行線路，統(tǒng)計得出全路網(wǎng)客流。這種方法能準(zhǔn)確預(yù)測出客流趨勢，支持短時全路網(wǎng)客流預(yù)測和異常狀況客流預(yù)測。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是通過概率統(tǒng)計方法，統(tǒng)計出一天中的各個時間段內(nèi)，每一個進(jìn)站位置對應(yīng)的各出站位置概率，在此基礎(chǔ)上，通過不斷獲取即時進(jìn)站數(shù)據(jù)，估計出站位置、時間及旅行線路，計算出全路網(wǎng)客流。首先，將一天的時間劃分成連續(xù)的η個時間段，在每個時間段中，根據(jù)對應(yīng)出站位置出現(xiàn)的概率，為每一個進(jìn)站位置建立一棵概率樹；然后，不斷獲取進(jìn)站數(shù)據(jù)，根據(jù)概率樹中的匹配概率隨機指定出站位置，再根據(jù)歷史路徑選擇比例隨機指定旅行路線，通過客流分配方法，累計每條預(yù)測OD對的客流影響；最后，根據(jù)客流統(tǒng)計方法統(tǒng)計得出全路網(wǎng)客流信息。
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下面詳細(xì)說明本發(fā)明的技術(shù)方案一種基于概率樹D預(yù)測的軌道交通全路網(wǎng)客流預(yù)測方法，包括兩個步驟步驟一通過統(tǒng)計歷史OD數(shù)據(jù)，得出概率樹集合將全天劃分成連續(xù)時間段，根據(jù)對應(yīng)出站位置的概率，為每個進(jìn)站位置建立概率樹，包括(1)裸樹建立按出站位置出現(xiàn)的概率，建立二叉樹，并滿足概率越大的出站位置所在深度越淺，概率越小的出站位置所在的深度越深； 概率樹的特征描述如下概率樹為二叉樹，每個節(jié)點被選中的概率為該節(jié)點的節(jié)點概率屬性值；除葉節(jié)點外，每一個節(jié)點均有左、右兩棵子樹；每一個葉節(jié)點指向一個可能的出站位置；(2)更新分叉概率計算出每個非葉節(jié)點的分叉概率，分叉概率的特點為當(dāng)概率小于節(jié)點的分叉概率屬性值時，選中節(jié)點的左子樹，否則，選中節(jié)點的右子樹。其中，根據(jù)歷史OD數(shù)據(jù)得出概率樹集合，指將全天時間劃分為連續(xù)的η個時間段
{II, 12,..., In},為每個時間段的每個進(jìn)站位置建立一棵出站概率樹tI,+，表示在時間段
Ii中，進(jìn)站位置為sj的出站概率樹。其中，軌道交通系統(tǒng)中的位置站集合為S = {Si|i = 1，2，3，...，N}，N為位置站總數(shù)。對一個給定的進(jìn)站位置、e S，可能的出站位置集合為 Sd= {Si|i = 1,2, ... , N, i乒ο}，去每個出站位置的概率集合為Pd = {Pi|i = 1, ... ,N,
i乒O}，且滿足冬
權(quán)利要求
1.一種基于概率統(tǒng)計的概率樹D預(yù)測全路網(wǎng)客流預(yù)測方法，其特征在于，包括步驟一、根據(jù)歷史OD數(shù)據(jù)生成概率樹集合將全天劃分成連續(xù)時間段，根據(jù)對應(yīng)出站位置的概率，為每個進(jìn)站位置建立概率樹，包括(1)裸樹建立按出站位置出現(xiàn)的概率，建立二叉樹，并滿足概率越大的出站位置所在深度越淺，概率越小的出站位置所在的深度越深；概率樹的特征描述如下概率樹為二叉樹，每個節(jié)點被選中的概率為該節(jié)點的節(jié)點概率屬性值；除葉節(jié)點外，每一個節(jié)點均有左、右兩棵子樹；每一個葉節(jié)點指向一個可能的出站位置；(2)更新分叉概率計算出每個非葉節(jié)點的分叉概率，分叉概率的特點為當(dāng)概率小于節(jié)點的分叉概率屬性值時，選中節(jié)點的左子樹，否則，選中節(jié)點的右子樹；步驟二、通過獲取進(jìn)站數(shù)據(jù)，根據(jù)概率樹預(yù)測出出站位置，通過客流分配方法計算出全路網(wǎng)客流信息，包括(1)出站位置預(yù)測根據(jù)進(jìn)站時間段、進(jìn)站位置找到指定概率樹，通過生成隨機數(shù)，在概率樹中找出隨機數(shù)對應(yīng)的出站位置；(2)有效路徑選擇根據(jù)歷史有效路徑的選擇比例，隨機指定有效路徑；(3)計算出站時間根據(jù)已知進(jìn)出站位置、進(jìn)站時間、旅行路線，模擬乘客的旅行過程， 通過查詢列車運行時刻表，估算乘客進(jìn)出站、換乘時間，確定乘客乘坐的車次，估計乘客的出站時間，并且記錄下每個乘客的上下車次、換乘通道；(4)統(tǒng)計全路網(wǎng)客流根據(jù)計算出站時間階段記錄的上下車客流、換乘客流，統(tǒng)計得出路段即時客流、車站即時客流、車站時間段客流。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于概率統(tǒng)計的概率樹D預(yù)測全路網(wǎng)客流預(yù)測方法，其特征在于路段即時客流統(tǒng)計方法如下若列車行駛在運行區(qū)間Ii,則區(qū)間Ii上的即時客流f (Ipti)更新加上列車tri上的客流tri(Si，、)；若列車?？吭诜嵌它c站Si，則Si前后的區(qū)間客流更新為f(li;、)= f(li; t^+tr^s^、)/2，f(lH，、) = f(li; t^+tr^s^ ^)/2 ；若列車?？吭诙它c站，如 ，則區(qū)間客流更新為 fd^,、) = f(li; t^+tr^s^,、)/2。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于概率統(tǒng)計的概率樹D預(yù)測全路網(wǎng)客流預(yù)測方法，其特征在于車站即時客流統(tǒng)計方法如下
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于概率統(tǒng)計的概率樹D預(yù)測全路網(wǎng)客流預(yù)測方法，其特征在于車站時間段客流統(tǒng)計方法如下車站時間段[t” t2]之間的客流統(tǒng)計是指統(tǒng)計該時間段內(nèi)的進(jìn)站總?cè)舜?，出站總?cè)舜危?以及各換乘通道的換乘總?cè)舜危唧w為進(jìn)站總?cè)舜芜M(jìn)站時間在[t1; t2]的總?cè)舜危?出站總?cè)舜纬稣緯r間在[t1; t2]的總?cè)舜?；P位置換至q位置換乘總?cè)舜蝃t1 t2]時間段內(nèi)，到達(dá)P位置的所有上下行車換到q位置上下行車的總?cè)舜巍?br> 全文摘要
本發(fā)明提供了一種軌道交通全路網(wǎng)客流預(yù)測方法。該方法包括根據(jù)歷史OD數(shù)據(jù)以及起點站、進(jìn)站時間段，按出站位置出現(xiàn)的概率建立相應(yīng)的概率樹集合；不間斷地獲取乘客進(jìn)站信息(O數(shù)據(jù))，根據(jù)歷史統(tǒng)計學(xué)習(xí)結(jié)果中的預(yù)測樹，預(yù)測每條O數(shù)據(jù)對應(yīng)的乘客出站信息(D數(shù)據(jù))；通過疊加每一條OD數(shù)據(jù)對全路網(wǎng)客流的影響，從而得到整個路網(wǎng)的站點、行車區(qū)間客流信息。該方法解決了軌道交通全路網(wǎng)客流不能直接測量造成的不能實時顯示和預(yù)測的問題。除此之外，該方法預(yù)測結(jié)果良好，容易擴展，可以支持短時客流預(yù)測、異?？土黝A(yù)測。
文檔編號G06Q10/04GK102436603SQ20111025076
公開日2012年5月2日 申請日期2011年8月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月29日
發(fā)明者冷彪, 曾加貝, 熊璋 申請人:北京航空航天大學(xué)