[发明专利]地铁客流的预测方法及系统在审
| 申请号： | 201810570381.5 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110570004A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 黄天印;赵时旻;徐文洁 | 申请（专利权）人： | 上海申通地铁集团有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 31283 上海弼兴律师事务所 | 代理人： | 胡美强;罗朗 |
| 地址： | 200031*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种地铁客流的预测方法及系统，预测方法包括：获取地铁网络中每个站点在不同时间段内的交通卡数据；根据交通卡数据，获取每个站点在不同时间段内的历史客流数据；根据历史客流数据，获取客流特征数据；根据客流特征数据，获取与每个设定时间段对应的历史客流图像；采用卷积神经网络算法对历史客流图像进行处理，获取第一客流预测模型；根据第一客流预测模型，获取每个站点在下一时间段内的第一客流预测结果。本发明考虑了每个站点发生的事件对地铁网络中每个站点的影响，更符合实际场景，合理地预测各个站点的客流走势变化，从而为在事件影响下的地铁客流组织的应急处理提供大数据方法支撑，为地铁运营管理提供有用的参考信息。 | ||
| 搜索关键词： | 客流 站点 时间段 客流预测 地铁 客流数据 特征数据 交通卡 预测 卷积神经网络 图像 参考信息 地铁运营 实际场景 事件影响 应急处理 大数据 算法 网络 走势 支撑 管理 | ||
【主权项】：
1.一种地铁客流的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/nS1、获取地铁网络中每个站点在不同时间段内的交通卡数据；/nS2、根据所述交通卡数据，获取每个所述站点在不同时间段内的历史客流数据；/nS3、根据所述历史客流数据，获取客流特征数据；/n其中，所述客流特征数据是指每个设定时间段内的客流数据；/nS4、根据所述客流特征数据，获取与每个所述设定时间段对应的历史客流图像；/n其中，所述历史客流图像用于表征每个所述设定时间段内每个所述站点的进站情况和出站情况；/nS5、采用卷积神经网络算法对所述历史客流图像进行处理，获取第一客流预测模型；/nS6、根据所述第一客流预测模型，获取每个所述站点在下一时间段内的第一客流预测结果。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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