[发明专利]基于客流池的地铁站外关联区域客流估计方法

权利要求书

1.一种地铁站外关联区域客流估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)数据预处理并根据客流特征确定客流池的输入

首先对客流池客流流入速率f(t)进行数据归一化和小波去噪，然后对处理后的数据进行白噪声检验，当f(t)属于白噪声序列时，序列中不存在需提取的时间规律，不采用f(t)作为客流池的输入；若f(t)不属于白噪声序列，采用f(t)作为客流池的输入；

(2)计算地铁站外关联区域客流阈值

在站点关联区域内最大容纳客流数量Q_max计算方法为

Q_max＝a·S_e/S_p

a＝a₁×a₂

a₂＝1/1+x

S_p＝(b_s+b_x)×(d_s+d_x)

其中，a表示客容量系数，S_e表示站外直接关联区域的有效面积，S_p表示乘客个体占地面积，a₁表示队形因素系数；a₂表示代运系数，x表示乘客携带大件行李的比例，S_p表示单个乘客占地面积，b_s表示乘客肩膀宽度，b_x表示乘客左右心理距离，d_s表示乘客身体厚度，d_s表示乘客前后心理距离；

(3)确定地铁站外关联区域客流估计模型

模型中，

f(t)＝f(t)_walk+f(t)_bike+f(t)_bus

g(t)＝n(g(t)_l+g_p)+m(g(t)_nl+g_p)

式中，Q(T)表示当前T时刻客流池内客流数量，f(t)表示客流池客流流入速率，g(t)表示客流池客流流出速率，Q_max表示在站点关联区域内最大容纳客流数量，f(t)_walk表示客流池步行客流流入速率，f(t)_bike表示客流池自行车客流流入速率，f(t)_bus表示客流池公交车客流流入速率，g(t)_l为有包乘客安检通道通行速率，g(t)_nl为无包乘客安检通道通行速率，n为有包乘客安检通道个数，m为无包乘客安检通道个数，g_p表示地铁工作人员对乘客的安全检查所耗费的速率；

(4)将每一采样周期对应的输入和输出进行迭代，建立深度残差网络，对迭代过程中的每组网络层采用残差学习，最后获得客流池的客流数量；

所述步骤(4)中建立深度残差网络的具体方式为：

对迭代过程中的每组网络层采用残差学习：

y_T＝h(q_T)+Q(T)+q_T

q_T＝f(y_T)

其中，y_T为一个通过若干堆叠的网络层进行映射关系的拟合，h(q_T)为一个恒等映射，Q(T)表示T时刻客流池估计值，q_T表示T时刻客流池估误差输入，f(y_T)为激活函数；

通过递归，得到任意深层次单元T的特征表达：