[发明专利]一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量实时预测方法

说明书

本发明提供了一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量实时预测方法，通过收集城市轨道交通稳定运营状态自动售检票系统刷卡数据并建立自动售检票系统刷卡数据库，按照不同的日期类型统计得到城市轨道交通车站稳定运营状态标准客流数据库，然后根据从运营单位获得的OD客流数据和区间中断相关信息确定区间中断对车站客流的空间影响系数和时间影响系数，最终计算得到不同日期类型时区间中断条件下不同车站的滞留旅客量实时预测结果。本发明解决了城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量预测中主要依靠经验的缺点，能够提高车站滞留旅客量的预测精度，能为决策者提供数据支持，在城市轨道交通安全防范和应急疏散等方面有重要的应用价值。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通运营与应急疏散领域，尤其涉及一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量实时预测方法。

背景技术

城市轨道交通以其运量大、速度快、时间准、污染少和安全舒适的特点，在缓解大城市交通拥堵方面具有独特的优势，日益成为中国大中城市建设的重点。截止2017年10月31日，包括北京、上海、深圳、广州、南京、重庆、武汉、天津等29座城市均已开通运营轨道交通线路，总里程高达3792.19公里，车站2536座，线路128条。2017年前三个季度，共有17座城市新增开工建设轨道交通线路，合计开工线路为24条，总里程达到565.79公里，车站371座。城市轨道交通成为城市公共运输的核心力量，一般轨道交通占比达40％，二次吸引的复合交通服务比例达到80％。正是由于轨道交通系统客流集中、运输能力大、空间优先等特点，一旦产生突发事件，导致运营延误或中断，会导致大量客流延误，且影响面积大。以南京地铁为例， 2014年8月、2015年5月、2016年6月都出现过线路信号故障、地铁雨水倒灌等突发情况，造成城市轨道交通运营区间中断，导致大量乘客滞留。城市轨道交通是一个复杂的系统，涉及的子系统众多，发生故障情况。在城市轨道交通区间中断条件下，如何准确实时的预测车站滞留旅客量，对车站做好应急预案和采取相关疏散措施有重要意义。

现有的滞留旅客量估计主要是通过车站人员的主观估计，缺乏详细的客观化数据支撑，且实时性较差，对可能即将发生的大客流情况预计不足，容易造成过多的旅客滞留，存在巨大的安全隐患。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对现有的城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量估计主观性大、准确性低、实时性差的特点，为了解决城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量预测中主要依靠经验的缺点，提高了车站滞留旅客量预测精度，本发明提出一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客量实时预测方法。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提出一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客实时预测方法，包括以下步骤：

步骤一、采集城市轨道交通稳定运营状态下的车站标准客流数据，建立数据库，所述数据库包含标准进站客流数据，标准出站客流数据，旅客出发人次数据，旅客到达人次数据；

步骤二、收集城市轨道交通运营区间中断后的临时运营计划和时间节点数据；

步骤三、确定区间中断条件下车站客流的时间影响系数和空间影响系数；

步骤四、估计区间中断发生时车站内已有旅客量；

步骤五、在城市轨道交通区间中断条件下，实时预测未来某时刻车站的滞留旅客量。

如前所述的一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客实时预测方法，进一步地，步骤一所述城市轨道交通稳定运营状态需同时满足条件：(1)城市轨道交通运营线路与现状相同；(2)处于未发生运营事故的时间段。

如前所述的一种城市轨道交通区间中断条件下车站滞留旅客实时预测方法，进一步地，步骤1所述城市轨道交通稳定运营状态下的车站标准客流数据包括：