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公开(公告)号：CN112598177B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202011535098.2
申请日：2020-12-22
申请人： 北京市地铁运营有限公司 , 北京市交通信息中心
摘要： 本发明公开了一种城市轨道交通突发事件在线客流预测与仿真系统，包括实时客流监测模块和突发事件客流预测模块；其中，实时客流监测模块用于对正常情况下未来预设时长内的客流演变状态进行预测，生成城市轨道交通实时分时间粒度的客流指标；并将预测得到的客流演变状态可视化展示，实现对实时客流的监测；突发事件客流预测模块用于针对路网中发生的突发事件，对列车运行时刻表进行调整；根据调整后的时刻表预测受事件影响情况下的客流分布情况；并面向乘客发布各终到站受影响程度信息。本发明的城市轨道交通突发事件在线客流预测与仿真系统可在线实时监测客流并在事故发生时自动调整列车运行。
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公开(公告)号：CN112598177A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011535098.2
申请日：2020-12-22
申请人： 北京市地铁运营有限公司 , 北京市交通信息中心
摘要： 本发明公开了一种城市轨道交通突发事件在线客流预测与仿真系统，包括实时客流监测模块和突发事件客流预测模块；其中，实时客流监测模块用于对正常情况下未来预设时长内的客流演变状态进行预测，生成城市轨道交通实时分时间粒度的客流指标；并将预测得到的客流演变状态可视化展示，实现对实时客流的监测；突发事件客流预测模块用于针对路网中发生的突发事件，对列车运行时刻表进行调整；根据调整后的时刻表预测受事件影响情况下的客流分布情况；并面向乘客发布各终到站受影响程度信息。本发明的城市轨道交通突发事件在线客流预测与仿真系统可在线实时监测客流并在事故发生时自动调整列车运行。
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公开(公告)号：CN110782070B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910910731.2
申请日：2019-09-25
摘要： 本发明提供一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法，其包括：基于历史数据，对历史突发事件行车组织调整措施进行分析，并对历史突发事件的客流时空分布规律、影响范围及乘客选择行为进行挖掘；基于AFC实时刷卡数据，结合对历史数据的挖掘结果，利用时空关联预测模型，对突发事件下的OD分布进行预测；根据对历史突发事件行车组织调整措施的分析结果，对突发事件下的列车时刻表进行实时调整与推演，更新轨道有效路径；结合突发事件下轨道有效路径更新结果和OD分布预测结果，基于多径路概率分配模型，实现不同突发事件场景下轨道交通客流时空分布状态预测。本发明可准确、实时把握突发事件情况下的轨道交通路网客流分布情况。
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公开(公告)号：CN106503315A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610885241.8
申请日：2016-10-10
CPC分类号： G06F17/5009 , G06Q50/265
摘要： 本发明提供一种轨道交通突发事件下进站乘客出行特征比例的确定方法，能够对出行特征进行量化，提高结果的准确性。所述方法包括：在轨道交通突发事件发生之后，构建虚拟轨道交通网络；根据构建的所述虚拟轨道交通网络，获取轨道交通的事发站点到目的站点之间的有效路径集；对所述有效路径集中的有效路径进行筛选，根据筛选得到乘客在突发事件下将会选择的有效路径集及每条路径的选择比例，得到事发站点到目的站点之间的乘客出行特征比例；按上述方法计算事发站点到所有目的站点之间的乘客出行特征比例，结合正常情况下事发站点在仿真时间段内的进站量和OD比例分配，得到事发站点进站乘客的出行特征比例。本发明适用于轨道交通技术领域。
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公开(公告)号：CN110782070A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910910731.2
申请日：2019-09-25
摘要： 本发明提供一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法，其包括：基于历史数据，对历史突发事件行车组织调整措施进行分析，并对历史突发事件的客流时空分布规律、影响范围及乘客选择行为进行挖掘；基于AFC实时刷卡数据，结合对历史数据的挖掘结果，利用时空关联预测模型，对突发事件下的OD分布进行预测；根据对历史突发事件行车组织调整措施的分析结果，对突发事件下的列车时刻表进行实时调整与推演，更新轨道有效路径；结合突发事件下轨道有效路径更新结果和OD分布预测结果，基于多径路概率分配模型，实现不同突发事件场景下轨道交通客流时空分布状态预测。本发明可准确、实时把握突发事件情况下的轨道交通路网客流分布情况。
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公开(公告)号：CN106503315B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610885241.8
申请日：2016-10-10
摘要： 本发明提供一种轨道交通突发事件下进站乘客出行特征比例的确定方法，能够对出行特征进行量化，提高结果的准确性。所述方法包括：在轨道交通突发事件发生之后，构建虚拟轨道交通网络；根据构建的所述虚拟轨道交通网络，获取轨道交通的事发站点到目的站点之间的有效路径集；对所述有效路径集中的有效路径进行筛选，根据筛选得到乘客在突发事件下将会选择的有效路径集及每条路径的选择比例，得到事发站点到目的站点之间的乘客出行特征比例；按上述方法计算事发站点到所有目的站点之间的乘客出行特征比例，结合正常情况下事发站点在仿真时间段内的进站量和OD比例分配，得到事发站点进站乘客的出行特征比例。本发明适用于轨道交通技术领域。
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公开(公告)号：CN107316096A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710311641.2
申请日：2017-05-05
CPC分类号： G06Q10/04 , G06F17/18 , G06K9/6267 , G06Q50/30
摘要： 本发明提供一种轨道交通一票通乘客进站量预测方法，能够预测一票通乘客进站量。所述方法包括：确定影响城市轨道交通节假日一票通乘客进站量的变量，基于确定的变量，建立城市轨道交通节假日一票通乘客进站量与变量之间的回归模型；根据回归模型对城市轨道交通节假日一票通乘客进站量进行预测，得到预测值，计算预测值与真实值之间的残差，对残差进行平稳性分析，建立残差的ARMA模型；根据构建的回归模型和ARMA模型，建立城市轨道交通节假日一票通乘客进站量组合预测模型，由建立的城市轨道交通节假日一票通乘客进站量组合预测模型预测节假日的一票通乘客进站量。本发明涉及轨道交通技术领域。
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