[发明专利]基于概率分布的出站客流预测方法及装置

说明书

本申请实施例公开了基于概率分布的出站客流预测方法及装置。本申请实施例提供的技术方案，通过获取线网实时客流运行数据，基于给定的预测时间段统计线网的站内乘客，并基于历史客流运行数据统计任意两个站点的站间运行时间概率分布信息。进一步基于站间运行时间概率分布信息确定站内乘客到达各个出站站点的时刻到达概率，并确定站内乘客到达各个出站站点的站点到达概率，基于给定的预测时间段、预测站点和对应的站内乘客数量，使用时刻到达概率和站点到达概率计算预测站点在预测时间段内的出站客流量。采用上述技术手段，可以结合不同进站时间，进站站点以及乘客个体行为习惯对出站客流预测的影响，实现更精准的出站客流预测。

技术领域

本申请实施例涉及智慧交通技术领域，尤其涉及基于概率分布的出站客流预测方法及装置。

背景技术

地铁作为一种重要的交通出行方式，随着城市公共交通的快速发展，给人们出行带来了巨大的便利，也给国家和地区的经济带来了很大的发展和促进作用。而随着乘坐地铁的人越来越多，伴随而来的问题也越来越多。怎么样将地铁和乘客进行结合，实现给乘客更合理的出行路线选择，规避交通堵塞，提取部署站点安保措施等问题，已经成为地铁运营首要考虑的问题，而且，随着当前大数据、机器学习、人工智能等技术的快速发展，怎么样将这些技术深入应用到地铁行业助力未来城市安全出行，也成了社会的热点。

目前，在地铁运营场景中，主要的出站客流量预测方法包括基于时间序列方法预测和基于机器学习和深度学习算法进行预测。这些预测方法受不同进站时间，进站站点以及乘客个体行为习惯的影响，其出站客流预测精准度相对较低。

发明内容

本申请实施例提供基于概率分布的出站客流预测方法及装置，能够结合到达时间概率分布和到达站点概率分布进行出站客流预测，提升出站客流预测精度，保障出站客流预测的可靠性。

在第一方面，本申请实施例提供了一种基于概率分布的出站客流预测方法，包括：

获取线网实时客流运行数据，基于给定的预测时间段统计线网的站内乘客，并基于历史客流运行数据统计任意两个站点的站间运行时间概率分布信息；

基于所述站间运行时间概率分布信息确定所述站内乘客到达线网各个出站站点的时间阈值，基于所述时间阈值比对所述预测时间段，确定所述站内乘客到达各个所述出站站点的时刻到达概率，所述时间阈值包括最快到达时间和最慢到达时间；

根据历史客流运行数据统计出线网中各个od对的第一进出站概率分布信息以及所述站内乘客各个od对的第二进出站概率分布信息，基于所述站内乘客的乘客类型使用所述第一进出站概率分布信息、所述第二进出站概率分布信息或所述站内乘客的当天乘车记录确定所述站内乘客到达各个所述出站站点的站点到达概率，所述乘客类型包括新用户和老用户；

基于给定的所述预测时间段、预测站点和对应的站内乘客数量，使用所述时刻到达概率和所述站点到达概率计算所述预测站点在所述预测时间段内的出站客流量。

进一步的，基于历史客流运行数据统计任意两个站点的站间运行时间概率分布信息，包括：

基于历史客流运行数据获取线网所有od对，基于各个od对统计各个乘客对应任意两个站点的站间运行时间；

基于所述站间运行时间统计任意两个站点在各个时段的到达人数，并根据所述到达人数确定任意两个站点的站间运行时间概率分布信息。

进一步的，根据所述到达人数确定任意两个站点的站间运行时间概率分布信息，包括：

根据所述到达人数计算对应的各个站间运行时间概率，并从大到小提取设定数量的所述站间运行时间概率作为对应的站间运行时间概率分布信息。

进一步的，基于所述站间运行时间概率分布信息确定所述站内乘客到达线网各个出站站点的时间阈值，包括：