一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線開通客流預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線開通客流預(yù)測方法，對既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，提取站點(diǎn)屬性，以及獲取站點(diǎn)屬性與進(jìn)出站量之間的關(guān)系模型；基于新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性和所述關(guān)系模型，預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量；及基于所述既有站點(diǎn)的歷史0D分布數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)創(chuàng)建的回歸模型，獲取需要預(yù)測站點(diǎn)的0D分布比例；以及根據(jù)線路相對位置和空間距離確定新線開通后既有線路受影響的站點(diǎn)區(qū)域，基于增量基礎(chǔ)公式和出行時(shí)間，獲取受影響站點(diǎn)的誘增客流量，基于公交車接駁線路數(shù)量和站點(diǎn)間距離，確定受影響站點(diǎn)的轉(zhuǎn)移客流量。
【專利說明】一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線開通客流預(yù)測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能交通【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線 開通客流預(yù)測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 為了滿足人們不斷增長的交通需求，城市軌道網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)建。大量新線建設(shè)和換 乘站的出現(xiàn)改變了原有的城市軌道交通拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，城市軌道路網(wǎng)連通性、可達(dá)性均發(fā)生變 化，從而影響出行者的出行選擇行為，客流在城市軌道路網(wǎng)上的分布隨之發(fā)生改變。因此， 在新線開通前，結(jié)合新線的運(yùn)營條件和既有線網(wǎng)運(yùn)營現(xiàn)狀，預(yù)測新線開通客流以及對既有 線路的客流影響，對于制定線路規(guī)劃、以及保障新線的順利開通、線網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)營具有 重要的意義。
[0003] 新線由于缺乏本線的歷史數(shù)據(jù)，不能通過歷史同期數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)律分析預(yù)測，現(xiàn)有 技術(shù)中新線開通客流預(yù)測方法通常采用基于出行的四階段預(yù)測模型方法來進(jìn)行預(yù)設(shè)，該方 法按照交通生成預(yù)測、交通分布預(yù)測、交通方式劃分預(yù)測和交通分配四階段來分析城市現(xiàn) 狀和未來的交通狀況，從宏觀的角度把握城市居民出行的特點(diǎn)，然后分階段預(yù)測分析，是目 前交通規(guī)劃領(lǐng)域應(yīng)用最廣的方法。其中交通生成預(yù)測是獲得城市在未來社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī) 模、人口規(guī)模和土地利用特征下，未來城市各交通小區(qū)可能產(chǎn)生和吸引到的總交通量；交通 分布預(yù)測是獲得未來城市交通出行在空間上的分布。
[0004] 但是，采用上述方法需要通過大量的調(diào)查獲得數(shù)據(jù)，收集較為困難，且收集時(shí)間 長，且在模型構(gòu)建中僅根據(jù)新站點(diǎn)本身的特點(diǎn)進(jìn)行客流的預(yù)測，預(yù)測的精度較低。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線 開通客流預(yù)測方法，是通過基于既有站點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)對城市軌道交通的客流規(guī)律和影響因 素進(jìn)行挖掘和分析，得到新線進(jìn)出站量預(yù)測模型和0D分布預(yù)測模型，并對既有站點(diǎn)的影響 進(jìn)行分析，預(yù)測出新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量，使得預(yù)測的進(jìn)出站量的精度得以提高。
[0006] 本申請實(shí)施例提供了一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線開通客流預(yù)測方法， 包括：
[0007] 對既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，提取站點(diǎn)屬性，以及獲取站點(diǎn)屬 性與進(jìn)出站量之間的關(guān)系模型；
[0008] 基于新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性和所述關(guān)系模型，預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站 量，其中，所述新線站點(diǎn)為所述新線中的所有站點(diǎn)；
[0009] 以及基于所述既有站點(diǎn)的歷史0D分布數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，創(chuàng)建回歸模型，所述回歸模 型與0D分布比例、站點(diǎn)屬性、站點(diǎn)距離和換乘次數(shù)相對應(yīng)；
[0010] 基于所述回歸模型，獲取需要預(yù)測站點(diǎn)的0D分布比例；
[0011] 以及根據(jù)線路相對位置和空間距離確定新線開通后既有線路受影響的站點(diǎn)區(qū)域， 基于增量基礎(chǔ)公式和出行時(shí)間，獲取受影響站點(diǎn)的誘增客流量，其中，所述受影響站點(diǎn)為所 述站點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的所有既有站點(diǎn)；
[0012] 基于公交車接駁線路數(shù)量和站點(diǎn)間距離，確定受影響站點(diǎn)的轉(zhuǎn)移客流量。
[0013] 可選的，所述對既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，提取站點(diǎn)屬性，具體 包括：
[0014] 對所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述既有站點(diǎn)中的每個站點(diǎn)基 于各時(shí)刻的進(jìn)出站量數(shù)據(jù)構(gòu)建多維向量，獲得既有站點(diǎn)樣本；
[0015] 對所述既有站點(diǎn)樣本進(jìn)行k-means聚類分析；
[0016] 基于聚類結(jié)果和進(jìn)出站量曲線變化規(guī)律，提取所述站點(diǎn)屬性。
[0017] 可選的，所述對所述既有站點(diǎn)樣本進(jìn)行k-means聚類分析，具體包括：
[0018] 基于向量距離，將所述既有站點(diǎn)劃分為Μ類站點(diǎn)，其中，所述Μ類站點(diǎn)包括辦公區(qū) 類站點(diǎn)、住宅區(qū)類站點(diǎn)、樞紐區(qū)類站點(diǎn)、住宅辦公區(qū)類站點(diǎn)、火車站類站點(diǎn)、旅游區(qū)類站點(diǎn)、 購物區(qū)類站點(diǎn)和郊區(qū)類站點(diǎn)。
[0019] 可選的，所述站點(diǎn)屬性包括辦公指數(shù)、住宅指數(shù)、樞紐指數(shù)、購物指數(shù)、旅游指數(shù)和 火車站指數(shù)。
[0020] 可選的，在所述預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量之后，所述方法還包括：通 過三次樣條差值對預(yù)測的每小時(shí)進(jìn)出站量進(jìn)行處理，預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每十五分鐘進(jìn) 出站量。
[0021] 可選的，所述基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)，獲取站點(diǎn)屬性與進(jìn)出站量 之間的關(guān)系模型，具體包括：基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)，對所述Μ類站點(diǎn)中的 每類站點(diǎn)進(jìn)行評估；根據(jù)評估結(jié)果，根據(jù)評估結(jié)果，獲取各類站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性參照表，以及 站點(diǎn)屬性和進(jìn)出站量之間的關(guān)系模型。
[0022] 可選的，所述基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)，對所述Μ類站點(diǎn)中的每類 站點(diǎn)進(jìn)行評估，具體包括：
[0023] 基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)，通過所述k-means聚類獲取每類站點(diǎn)的 聚類中心曲線，獲取每類站點(diǎn)的聚類中心曲線中的四個波峰值，所述四個波峰值用于表征 早晚高峰小時(shí)的進(jìn)出站量；
[0024] 若早晚高峰小時(shí)進(jìn)站量分別為0am、0pm，出站量為D"、D pm，所述既有站點(diǎn)的最大進(jìn)出 站量為Nmax，則辦公區(qū)類站點(diǎn)、住宅區(qū)類站點(diǎn)、住宅辦公區(qū)類站點(diǎn)和郊區(qū)類站點(diǎn)的辦公指數(shù) 為均

【權(quán)利要求】
1. 一種基于歷史數(shù)據(jù)的城市軌道交通新線開通客流預(yù)測方法，其特征在于，包括： 對既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，提取站點(diǎn)屬性，以及獲取站點(diǎn)屬性與 進(jìn)出站量之間的關(guān)系模型； 基于新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性和所述關(guān)系模型，預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量， 其中，所述新線站點(diǎn)為所述新線中的所有站點(diǎn)； 以及基于所述既有站點(diǎn)的歷史0D分布數(shù)據(jù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，創(chuàng)建回歸模型，所述回歸模型與 0D分布比例、站點(diǎn)屬性、站點(diǎn)距離和換乘次數(shù)相對應(yīng)； 基于所述回歸模型，獲取需要預(yù)測站點(diǎn)的0D分布比例； 以及根據(jù)線路相對位置和空間距離確定新線開通后既有線路受影響的站點(diǎn)區(qū)域，基于 增量基礎(chǔ)公式和出行時(shí)間，獲取受影響站點(diǎn)的誘增客流量，其中，所述受影響站點(diǎn)為所述站 點(diǎn)區(qū)域內(nèi)的所有既有站點(diǎn)； 基于公交車接駁線路數(shù)量和站點(diǎn)間距離，確定受影響站點(diǎn)的轉(zhuǎn)移客流量。
2. 如權(quán)利要求1所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述對既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù) 進(jìn)行聚類分析，提取站點(diǎn)屬性，具體包括： 對所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述既有站點(diǎn)中的每個站點(diǎn)基于各 時(shí)刻的進(jìn)出站量數(shù)據(jù)構(gòu)建多維向量，獲得既有站點(diǎn)樣本； 對所述既有站點(diǎn)樣本進(jìn)行k-means聚類分析； 基于聚類結(jié)果和進(jìn)出站量曲線變化規(guī)律，提取所述站點(diǎn)屬性。
3. 如權(quán)利要求2所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述對所述既有站點(diǎn)樣本進(jìn)行k-means 聚類分析，具體包括： 基于向量距離，將所述既有站點(diǎn)劃分為Μ類站點(diǎn)，其中，所述Μ類站點(diǎn)包括辦公區(qū)類站 點(diǎn)、住宅區(qū)類站點(diǎn)、樞紐區(qū)類站點(diǎn)、住宅辦公區(qū)類站點(diǎn)、火車站類站點(diǎn)、旅游區(qū)類站點(diǎn)、購物 區(qū)類站點(diǎn)和郊區(qū)類站點(diǎn)。
4. 如權(quán)利要求3所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述站點(diǎn)屬性包括辦公指數(shù)、住宅指 數(shù)、樞紐指數(shù)、購物指數(shù)、旅游指數(shù)和火車站指數(shù)。
5. 如權(quán)利要求4所述的預(yù)測方法，其特征在于，在所述預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí) 進(jìn)出站量之后，所述方法還包括： 通過三次樣條差值對預(yù)測的每小時(shí)進(jìn)出站量進(jìn)行處理，預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每十五 分鐘進(jìn)出站量。
6. 如權(quán)利要求5所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站 量數(shù)據(jù)，獲取站點(diǎn)屬性與進(jìn)出站量之間的關(guān)系模型，具體包括： 基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)，對所述Μ類站點(diǎn)中的每類站點(diǎn)進(jìn)行評估； 根據(jù)評估結(jié)果，獲取各類站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性參照表，以及站點(diǎn)屬性和進(jìn)出站量之間的關(guān) 系豐吳型。
7. 如權(quán)利要求6所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站 量數(shù)據(jù)，對所述Μ類站點(diǎn)中的每類站點(diǎn)進(jìn)行評估，具體包括： 基于所述既有站點(diǎn)的歷史進(jìn)出站量數(shù)據(jù)，通過所述k-means聚類獲取每類站點(diǎn)的聚類 中心曲線，獲取每類站點(diǎn)的聚類中心曲線中的四個波峰值，所述四個波峰值用于表征早晚 高峰小時(shí)的進(jìn)出站量； 若早晚高峰小時(shí)進(jìn)站量分別為〇am、〇pm，出站量為，所述既有站點(diǎn)的最大進(jìn)出站量 為N_，則辦公區(qū)類站點(diǎn)、住宅區(qū)類站點(diǎn)、住宅辦公區(qū)類站點(diǎn)和郊區(qū)類站點(diǎn)的辦公指數(shù)為均
，以及住宅指數(shù)均為^
若樞紐區(qū)類站點(diǎn)中最大客流類別的早晚高峰進(jìn)出站量之和為％，則樞紐區(qū)類站點(diǎn)的樞 紐指數(shù)為
若購物類站點(diǎn)中最大客流類別的早晚高峰進(jìn)出站量之和為％，則購物類站點(diǎn)的購物指 數(shù)為
若旅游類站點(diǎn)中最大客流類別的早晚高峰進(jìn)出站量之和為％，則旅游類站點(diǎn)的旅游指 數(shù)為
若火車站類站點(diǎn)中最大客流類別的早晚高峰進(jìn)出站量之和為％，則火車站類站點(diǎn)的火 車站指數(shù)為
8. 如權(quán)利要求7所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述基于新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性和所述 關(guān)系模型，預(yù)測出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量，具體包括： 對所述新線站點(diǎn)進(jìn)行類別評估，從所述Μ類站點(diǎn)中確定與所述新線站點(diǎn)對應(yīng)的一類站 占. 根據(jù)與所述新線站點(diǎn)對應(yīng)的一類站點(diǎn)和所述各類別的站點(diǎn)屬性參照表，預(yù)測出所述新 線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量，以及獲取所述新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性； 獲取對所述新線站點(diǎn)的現(xiàn)場調(diào)查參數(shù)，對所述新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性進(jìn)行調(diào)整； 根據(jù)調(diào)整后的所述新線站點(diǎn)的站點(diǎn)屬性和站點(diǎn)屬性與進(jìn)出站量之間的關(guān)系模型，預(yù)測 出所述新線站點(diǎn)的每小時(shí)進(jìn)出站量。
9. 如權(quán)利要求8所述的預(yù)測方法，其特征在于，所述基于所述既有站點(diǎn)的0D分布數(shù)據(jù) 訓(xùn)練學(xué)習(xí)，創(chuàng)建回歸模型，具體包括： 選取每隔一預(yù)設(shè)時(shí)間的同類車站〇到另外一類車站D的歷史0D數(shù)據(jù)作為一組數(shù)據(jù)，創(chuàng) 建一個線性回歸模型，所述線性回歸模型為：
1其中，為i 站到j(luò)站的0D比例，
為j站的全天總出站量，
為i到j(luò)的站數(shù)，
為i到j(luò)的換 乘次數(shù)； 將所述既有站點(diǎn)對應(yīng)的歷史0D數(shù)據(jù)代入所述線性回歸模型中，創(chuàng)建全天每小時(shí)的0D 分布模型。
【文檔編號】G06Q10/04GK104217250SQ201410386745
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
【發(fā)明者】何志瑩, 汪波, 黃建玲, 杜勇, 郭欣 申請人:北京市交通信息中心