[发明专利]城市轨道交通短时客流容错预测系统及方法

说明书

本发明提出了一种城市轨道交通短时客流容错预测系统及方法，其中，系统包括3个神经网络模块、预测故障检测模块、筛选模块和容错处理模块；本发明的有益技术效果是：提出了一种城市轨道交通短时客流容错预测系统及方法，本技术可有效提高系统稳定性和容错能力，让预测结果更为准确。

技术领域

本发明涉及一种交通系统客流量预测技术，尤其涉及一种城市轨道交通短时客流容错预测系统及方法。

背景技术

现代化都市中，城市轨道交通在整个交通系统中的地位举足轻重；随着客流量的增加，城市轨道交通运营中的安全隐患也日益突显；在各类安全隐患中，最为紧迫的是因客流量巨大而造成的拥堵、踩踏，若出现此类事故，很容易就会使整个交通系统崩溃，因此，客流量的准确预测对于保证城市轨道交通的安全运营具有重要意义。

根据需求不同，客流预测可分为长期预测、中期预测、短期预测和短时预测；长期预测和中期预测的时间跨度通常以年为计量单位，一般用来辅助轨道交通线网发展、规划及车站设计等；短期预测的时间跨度通常以日、周或月为计量单位，主要用于交通状态评估；若以实时管理为目的，则需要依赖短时预测，短时预测的时间跨度通常以分钟为单位，比如未来5分钟、未来15分钟或未来30分钟，短时预测的实现是轨道交通安全控制和有序客流组织的关键。

神经网络技术因其自身特性，十分适合用来处理前述的短时客流预测问题，现有文献中，也有相关的报道。但现有技术中，基于神经网络的短时客流预测系统大多基于单一的神经网络，这种系统虽然结构简单，但其容错率较低，一旦预测过程中的某个环节出现故障，其预测值就会出现较大的偏差，甚至会出现预测错误，从而导致整个预测系统失效。

发明内容

针对背景技术中的问题，本发明提出了一种城市轨道交通短时客流容错预测系统，其创新在于：所述城市轨道交通短时客流容错预测系统包括3个神经网络模块、预测故障检测模块、筛选模块和容错处理模块；所述3个神经网络模块的目标函数各不相同；所述3个神经网络模块分别记为预测模块、监督模块Ⅰ和监督模块II；所述预测模块的输出端分别与预测故障检测模块的输入端和筛选模块的输入端连接；所述监督模块Ⅰ的输出端分别与预测故障检测模块的输入端和筛选模块的输入端连接；所述监督模块II的输出端分别与预测故障检测模块的输入端和筛选模块的输入端连接；所述预测故障检测模块的输出端与筛选模块的控制部连接；所述筛选模块有三个输出端，所述容错处理模块有三个输入端，筛选模块的三个输出端与容错处理模块的三个输入端一一对应地连接；由筛选模块的三个输出端和容错处理模块的三个输入端所形成的三条传输通道分别记为通道一、通道二和通道三；

所述预测模块能根据外部输入的输入向量，输出相应的输出向量Ⅰ，输出向量Ⅰ记为y₁；

所述监督模块Ⅰ能根据外部输入的输入向量，输出相应的输出向量II，输出向量II记为y₂；

所述监督模块II能根据外部输入的输入向量，输出相应的输出向量Ⅲ，输出向量Ⅲ记为y₃；

所述输入向量由客流量数据经归一化处理后得到；

y₁和y₂的相对误差记为e₁，y₁和y₃的相对误差记为e₂；所述预测故障检测模块能根据y₁、y₂和y₃计算出e₁和e₂，然后将e₁和e₂与一误差阈值σ进行比较：若e₁和e₂均大于误差阈值σ，则预测故障检测模块输出控制信号一，否则，预测故障检测模块输出控制信号二；