[发明专利]一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法

说明书

本发明提供一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法，其包括：基于历史数据，对历史突发事件行车组织调整措施进行分析，并对历史突发事件的客流时空分布规律、影响范围及乘客选择行为进行挖掘；基于AFC实时刷卡数据，结合对历史数据的挖掘结果，利用时空关联预测模型，对突发事件下的OD分布进行预测；根据对历史突发事件行车组织调整措施的分析结果，对突发事件下的列车时刻表进行实时调整与推演，更新轨道有效路径；结合突发事件下轨道有效路径更新结果和OD分布预测结果，基于多径路概率分配模型，实现不同突发事件场景下轨道交通客流时空分布状态预测。本发明可准确、实时把握突发事件情况下的轨道交通路网客流分布情况。

技术领域

本发明涉及城市轨道交通应急管理技术领域，特别是指一种城市轨道交通突发事件客流时空分布预测方法。

背景技术

在城市轨道交通网络化运营的情况下，网络结构越来越复杂，各条线路相关程度越来越高，突发事件类型逐渐多样化，发生频率增加，波及范围扩大，一旦发生突发事件，将会出现连锁反应，这对于原本满负荷运转的城市轨道交通系统无疑是个严峻的考验，突发事件将影响轨道线路各列车的正常运行，若不及时处理，将造成线网运输能力下降甚至发生瘫痪。

目前，北京市轨道交通实时客流监测系统已能够实时掌握轨道交通网络中的客流状态，但实时客流监测系统无法准确反映突发事件情况下的客流分布状态。突发事件情况下，乘客的出行选择行为发生变化，客流时空分布发生较大变化。常态下客流预测方法如四阶段法、非集计模型、神经网络等，多适合客流波动较小的情况，对于突发事件情况下的适用性较差。准确、实时把握突发事件情况下的轨道交通路网客流分布情况，对降低突发事件的影响、提高实时客流监控能力和乘客出行信息服务水平具有重要意义。

研究突发事件下乘客的出行选择行为变化，建立突发事件下乘客出行时间、出行路径选择模型，掌握突发事件下乘客在路网的出行规律，建立城市轨道交通网络突发事件客流预测方法，实现不同突发事件场景下轨道交通系统客流时空分布状态预测与预警，才能做好城市轨道交通建设和运营安全事件的防范工作，快速有效地处置城市轨道交通突发事件和灾难，尽快恢复城市轨道交通系统的正常运营，这些对减少突发事件造成的人员伤亡和财产损失，改善城市轨道交通安全状况具有重要的意义。

目前，在大客流形成与传播原理研究方面，关于大客流形成与传播原理，主要是疾病传播的SIR、SIRS模型，SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移出者，该模型目前常用于车站层客流预测和可预知大客流传播，但在城市轨道交通网络拥挤传播研究适用性有待进一步验证，同时该模型需以可能受影响车站及客流传播速率为基础，在实际应用中有一定局限性。已有研究分析了城市轨道交通网络形成、客流时间维度和空间维度的变化规律，总结了单条线路或者形成网络的特征，对客流时空特征与客流量关系进行了有价值的定性分析，为寻求初期网络阶段客流变化规律模型提供了基础。

在突发事件乘客行为选择方面，对于突发情况下乘客行为选择方面的研究，方法主要包括仿真、非集计模型和基于大数据的行为分析三种。仿真方法模拟乘客的行为，但不易考虑出行者在异常情况下的心理变化及外在交通行为方式的选择；非集计模型的数据基础来源于问卷调研，问卷调研多为非突发事件下SP调研，SP调查为意向调查，表明喜好，通过设计合理的调查方案，确定人们在假想的条件下对多个方案所表现出来的主观偏好，而RP调查为行为调查，揭示喜好，已完成的选择性行为的调查，其调研困难大，因此问卷数据有一定的偏差；基于海量数据的行为分析依赖于大量的AFC(自动售检票系统)数据，工作繁琐繁杂。