[发明专利]基于交通节点客流预测的运力安排方法

说明书

本发明提供一种基于交通节点客流预测的运力安排方法，包括：步骤1、客流分布量计算；步骤2、基于客流分布量进行运力安排。本发明的方法在客流分布计算的基础上来预测和进行运力安排，为场馆交通节点的交通节点长效型活动经验比例、长效型活动疏散预测提供科学决策支撑。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体而言涉及一种基于交通节点客流预测的运力安排方法。

背景技术

交通枢纽、馆场是城市交通网络的关键节点，在城市交通的日常管理中，客流量预测是不可或缺的部分。了解节点的客流量的波动特征，准确地预测枢纽客流量，有利于指导管理部门协调运力，为管理预案的设计提供基础何支持。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于交通节点客流预测的运力安排方法，包括：

步骤1、客流分布量计算；

步骤2、基于客流分布量进行运力安排。

进一步地，客流分布量计算具体包括：

Step1获取城市重要交通节点活动TN_TRANS_NODE_EVENT的开馆时间和闭馆时间；

Step2确定开馆闭馆时间之间有多少个整的15分钟,两头都是开区间，得到的15分钟的个数就是n，n大于20向下进行计算；

Step3从开馆时间开始，前三个小时的到达规律服从正态分布，设前三个小时的到达总量占全天总量的80％，从第四个小时至闭馆前一个小时，服从均匀分布，最后一个小时到达人数忽略不计：初始化到达经验比例向量：

A0＝[2,4,6,8,10,10,10,10,8,6,4,2,20/(n-22),……,20/(n-22),0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

Step4从交通节点运行数据TD_TRANS_NODE_RUN_DATA获取从开馆前一小时到计算时的汇入数据，计算总的汇入量Q_k＝地铁+公交+出租+自行车+私家车；

Step5从经验比例向量中获取从开馆前一小时到计算时有多少个整15分钟就是k，计算总的比例

Step6预测全天客流总量Q＝Q_k/α_k；

Step7从开馆时间开始，前三个小时的离去人数忽略不计，从第4个小时至闭馆前一个小时是离开高峰期：初始化离场经验比例向量：

A1＝[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,3,3,80/(n-26),……,80/(n-26),3,3,3,3]

Step8以全天客流总量Q乘以A1，获得疏散客流全天分布量Q₁₅；每四个求和，获得每小时疏散客流量Q₆₀；

Step9更新经验比例向量，方法是：

当一天的活动结束后，从交通节点运行数据TD_TRANS_NODE_RUN_DATA表中获取活动影响期的汇入客流总量、汇出客流总量，分别以每个分析时刻的汇入客流总量除以活动影响期的汇入客流总量，更新A0；以每个分析时刻的汇出客流总量除以活动影响期的汇出客流总量，更新A1，所述活动影响期为开馆前1小时和闭馆后1小时；

当活动的天数大于一天时，将A0，A1求算术平均值。

进一步地，运力安排具体包括：

Step1从交通节点周边交通设施TN_TRANS_NODE_RES表中，获取交通节点周边交通工具数据：1公交站点；2地铁站点；3公共自行车网点；4停车场；A道路；