[发明专利]城市轨道交通路网大客流风险自适应预警系统

说明书

本发明提供了一种城市轨道交通路网大客流风险自适应预警系统。包括操作终端、路网大客流风险预警服务器、大客流风险因素计算服务器与大数据服务器。操作终端，用于供用户使用，根据用户的定制进行大客流风险预警的可视化表达；路网大客流风险预警服务器，调用路网大客流风险预警服务器，获得关联因素输入，根据场景和参数设置计算大客流风险，生成大客流风险预警方案；大客流风险因素计算服务器，根据历史数据进行关联因素提取和关联因素数值的计算，将计算结果提供给路网大客流风险预警服务器。本发明为城市轨道交通路网管理者提供路网大客流风险预警功能，为路网客流组织和信息发布提供依据，提高客运服务智能化水平，保障路网乘客出行安全。

技术领域

本发明涉及轨道交通客流控制技术领域，尤其涉及一种城市轨道交通路网大客流风险自适应预警系统。

背景技术

随着城市轨道交通路网规模的不断扩大，吸引和承载了越来越多的客流，因为路网运输能力有限，列车和车站的客流量常常超过承载的安全限制，引发了大客流风险。提前进行大客流风险预警，可以对路网客流组织和信息发布提供依据，提高路网乘客安全。

大客流风险预警以大客流预判与大客流风险辨识为基础。不同场景下，大客流发生演化的特征不同，并且相同规模客流带来的风险不同。而现有的大规模客流预判技术以AFC(Automatic Fare Collection System，城市轨道交通自动售检票系统)数据为支撑进行路网客流仿真推演，缺乏多维度风险关联因素下的大客流预判技术；同时，现有的路网客流风险辨识技术集中在应用复杂网络和历史客流数据的静态时空网络风险辨识，缺乏多场景下动态客流下的路网风险辨识。

为了提高大客流风险预警的准确性，需要针对不同的场景，利用多源大数据判断大客流，并生成合理的风险辨识结果。随着人工智能和物联网技术的发展与应用，提供了海量的多源的历史与实时大数据，而目前，现有技术中的在路网层面还没有一种有效地利用多源实时数据进行大客流风险预警的方法。

面向多场景的城市轨道交通路网大客流风险自适应预警系统，重复利用多源大数据，面向运营多场景，利用深度学习实现自适应预警，是十分必要的。

发明内容

本发明的实施例提供了一种城市轨道交通路网大客流风险自适应预警系统，以克服现有技术的问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种城市轨道交通路网大客流风险自适应预警系统，包括：操作终端、路网大客流风险预警服务器、大客流风险因素计算服务器和大数据服务器，所述操作终端、路网大客流风险预警服务器、大客流风险因素计算服务器依次相连；所述大数据服务器与其他服务器均相连；

所述操作终端，用于供用户使用，提供大客流预警外部条件、参数设置的录入，根据使用人员操作调用相应服务，并根据用户的定制进行大客流风险预警的可视化表达；

所述路网大客流风险预警服务器，用于调用路网大客流风险预警服务器，获得所述大客流风险因素计算服务器传输过来的关联因素，对路网大客流预判深度学习模型进行训练，利用深度学习模型进行路网大客流实时预判，并根据场景和参数设置计算大客流风险，生成大客流风险预警方案，并反馈给操作终端；

所述大客流风险因素计算服务器，用于根据历史数据进行关联因素提取和关联因素数值的计算，根据实时数据更新关联因素数值，将计算结果提供给路网大客流风险预警服务器使用；

所述大数据服务器，用于利用分布式数据库对历史多源数据和实时采集数据分别进行融合处理。

优选地，所述操作终端包括用户操作单元、服务调用单元和信息展示单元；

所述用户操作单元包括输入设备和输入模块，所述输入设备包括键盘、鼠标和触摸屏，所述输入模块为根据设备特征和用户权限定制的软件模块；