[发明专利]公共交通满载率计算方法、系统及计算机可读存储介质

说明书

本发明提供了公共交通满载率计算方法、系统及计算机可读存储介质，其中公共交通满载率计算方法，包括以下步骤：S1、获取乘客行程数据以及运行信息，将乘客分为直达乘客和换乘乘客；S2、根据所述乘客行程数据匹配所述外部特征得到数据集R^N*d；S3、根据所述数据集R^N*d计算直达乘客实际上车和下车的时间；S4、根据所述数据集R^N*d计算换乘乘客在不同站台上的实际上车和下车的时间；S5、根据公共交通运行时间和额定总载客量计算在设定线路上不同时间段的满载率。本公共交通满载率计算方法、系统及计算机可读存储介质，能够客观准确的计算公共交通的满载率。

技术领域

本发明涉及满载率计算技术领域，尤其涉及公共交通满载率计算方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着人口的增长和我国城市化进程的加快，公共交通中的城市轨道交通如地铁因其速度快，高效率，承载客流数量大，准时等特点成为许多人出行的首选，成为缓解城市扩张过程中问题的强有力工具。特别地，由于客流具有时间、空间上的分布特性。在早高峰阶段地铁站台上的客流会由于拥挤产生留乘现象，从而导致乘客无法上车，行程效率低、客运风险大灯问题。因此，准确地估算列车满载率，可以为地铁乘客出行规划的移动应用、地铁运营商监控系统、线路建议和城市管理员应急管理系统提供数据支撑，特别是在防疫期间，在满足乘客出行需求的同时，可以严格控制列车满载率的上限，最大程度地防止交叉感染。

近年来，随着轨道交通系统信息化水平提高，为获得地铁列车满载率，AFC、视频、称重等自动客流检测技术在地铁列车上陆续投入使用，经调研分析，现有列车客流检测技术及其缺点如下：

(1)智能视频和称重分析技术：地铁列车行程过程中产升晃动影响图像识别精度，同时视频监测范围重复或存在盲区；利用称重和乘客AFC进出站刷卡数据，通过排除没有上车乘客的情况；一方面安装维护成本较高，另一方面基于某些假定未考虑实际站台上的留乘现象，导致其不适合应用于整列车全局范围的客流估计。

(2)AFC客流采集技术：利用乘客AFC进出站刷卡或二维码等数据，通过清分模型得到15min(最小时间粒度，还可以是1小时等)断面客流量，属于全样数据，能够对采样数据起到补充作用；但是乘客行程中选择的列车和路线是未知的，无法获得直观的列车满载率，需要人工标定模型参数进行统计处理得到不够精细的列车满载率。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是提供公共交通满载率计算方法、系统及计算机可读存储介质，能够客观准确的计算公共交通的满载率。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种公共交通满载率计算方法，包括以下步骤：

S1、获取公共交通设定线路上站点所有进出站的乘客行程数据以及在所述设定线路上的运行信息，根据乘客进出站为行程将乘客分为直达乘客和换乘乘客；

S2、获取与乘客出行时间相匹配的外部特征，根据所述乘客行程数据匹配所述外部特征得到数据集R^N*d，N代表行程数据的个数，d代表的是行程数据中包含的特征维度，如进出站时间，天气特征，短时客流特征等，；

S3、获取相同OD的直达乘客行程数据，获取公共交通设定线路上的运行信息并根据直达乘客的类别和刷卡进出站时间，根据所述数据集R^N*d计算直达乘客实际上车和下车的时间；

S4、获取相同OD的换乘乘客行程数据和公共交通设定线路上各换乘站点的换乘平均耗时，根据所述数据集R^N*d计算换乘乘客在不同站台上的实际上车和下车的时间；

S5、获取公共交通上的额定总载客量，根据公共交通运行时间和额定总载客量计算在设定线路上不同时间段的满载率。

优选的，所述外部特征包括天气，节假日数据。