本發(fā)明屬于鐵路智能化監(jiān)控及調(diào)運(yùn)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)車(chē)站客流量趨勢(shì)的方法。

背景技術(shù)：

隨著動(dòng)車(chē)、高鐵等鐵路運(yùn)輸?shù)母咚侔l(fā)展，鐵路以安全、快捷、舒適、價(jià)廉的優(yōu)勢(shì)，一直是人們出行的主要交通工具，據(jù)公布的官方數(shù)據(jù)，2013年全國(guó)鐵路春運(yùn)客流量達(dá)到2.4億，同比增長(zhǎng)了12.1％，2014年全國(guó)鐵路春運(yùn)客流量達(dá)到2.66億，客流量逐年增長(zhǎng)，2015年全國(guó)鐵路春運(yùn)客流量達(dá)到2.95億人次，單日都達(dá)到800多萬(wàn)的客流運(yùn)輸，就在平時(shí)，火車(chē)站也是人滿為患，這為鐵路工作帶來(lái)了巨大的壓力，為了維持站內(nèi)乘客的秩序、保證乘客的安全，增加人力、物力來(lái)進(jìn)行疏導(dǎo)，一般在站內(nèi)都會(huì)安裝監(jiān)控設(shè)備，監(jiān)控設(shè)備會(huì)把圖像實(shí)時(shí)傳輸給中控室，但是工作人員從中控室中發(fā)現(xiàn)有需要疏導(dǎo)人員的區(qū)域，通知站內(nèi)其它工作人員去處理時(shí)，往往由于乘客過(guò)多，不能及時(shí)的趕到和處理，尤其是發(fā)生違法事件，更不能及時(shí)的得到解決；無(wú)法及時(shí)疏散客流，使車(chē)站工作人員、出行乘客都乏累不堪，制約著鐵路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)車(chē)站客流量趨勢(shì)的方法，實(shí)現(xiàn)的目的為車(chē)站工作人員可實(shí)時(shí)獲取到自動(dòng)生成的客流量趨勢(shì)，提前對(duì)車(chē)站客流量可能會(huì)出現(xiàn)的情況掌握，利于及時(shí)部署、協(xié)調(diào)，用最少的人力、物力、時(shí)間疏散客流，減輕車(chē)站工作人員的壓力，也使得乘客獲得更好的出行體驗(yàn)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：本發(fā)明提供的一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)車(chē)站客流量趨勢(shì)的方法，包括如下步驟：

S1、實(shí)時(shí)獲取客流數(shù)據(jù)并儲(chǔ)存，所述客流數(shù)據(jù)包括采集時(shí)間、車(chē)次；

S2、根據(jù)車(chē)次查找該車(chē)的發(fā)車(chē)時(shí)間、最早允許進(jìn)站時(shí)間、開(kāi)始檢票時(shí)間、結(jié)束檢票時(shí)間；

S3、建立采集時(shí)間與最早允許進(jìn)站時(shí)間段內(nèi)進(jìn)站人數(shù)的函數(shù)關(guān)系，得到客流量發(fā)展趨勢(shì)模型；

S4、采用S3建立的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型，對(duì)客流分布情況做出統(tǒng)計(jì)分析，并生成可視化顯示。

實(shí)際應(yīng)用本發(fā)明方法時(shí)，一般車(chē)站都會(huì)采用檢票驗(yàn)票閘機(jī)對(duì)進(jìn)站的乘客先驗(yàn)證一次，此時(shí)就會(huì)將該乘客的信息記錄并且存儲(chǔ)起來(lái)，根據(jù)這些客流數(shù)據(jù)，可自動(dòng)生成時(shí)間與人數(shù)的函數(shù)關(guān)系，用以得到客流量發(fā)展趨勢(shì)模型，采用該模型，可對(duì)當(dāng)天后續(xù)時(shí)段的人數(shù)做出預(yù)測(cè)，再根據(jù)需求做出統(tǒng)計(jì)，生成可視化的表格、熱力圖、散點(diǎn)圖等，使車(chē)站工作人員及時(shí)、清晰的了解客流量情況，以此來(lái)及時(shí)調(diào)整人力、物力，有效疏散客流，保持車(chē)站的穩(wěn)定、有序。

進(jìn)一步的，所述S3中預(yù)設(shè)更新時(shí)間周期，在到達(dá)更新時(shí)間時(shí)，根據(jù)獲取的最新客流數(shù)據(jù)，更新客流量發(fā)展趨勢(shì)模型。為了使本發(fā)明的方法實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)與實(shí)際情況更為相符，可預(yù)先設(shè)置一個(gè)更新周期，比如30min中更新一次，保持動(dòng)態(tài)調(diào)整，用以更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)后續(xù)時(shí)段的客流人數(shù)。

進(jìn)一步的，所述S4具體包括，采用S3的客流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)當(dāng)天客流數(shù)據(jù)，將預(yù)測(cè)的客流數(shù)據(jù)與客流預(yù)警值比對(duì)，將預(yù)警情況生成可視化顯示。一般在車(chē)站中，都會(huì)提前預(yù)設(shè)一個(gè)客流人數(shù)的預(yù)警值，本發(fā)明方法一邊可實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)后續(xù)時(shí)段的客流人數(shù)，一邊還可與預(yù)設(shè)的客流預(yù)警值比對(duì)，這樣使車(chē)站人員更能清晰的掌握客流密集情況。

進(jìn)一步的，所述S4中預(yù)測(cè)當(dāng)天客流數(shù)據(jù)的具體方法包括，采用S2的客流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，計(jì)算得到各個(gè)時(shí)段的預(yù)測(cè)客流數(shù)據(jù)A，獲取歷史客流數(shù)據(jù)中檢票時(shí)間之前的客流人數(shù)，并將該客流人數(shù)計(jì)算求和，得到數(shù)據(jù)S，歷史售票量或預(yù)估售票量記為M，某個(gè)時(shí)段的總客流數(shù)據(jù)R＝Ax(M/S),將得到的總客流數(shù)據(jù)R與預(yù)警值比對(duì)，將預(yù)警情況生成可視化顯示。由于在采集客流數(shù)據(jù)時(shí)，使用的是檢票驗(yàn)票閘機(jī)自動(dòng)記錄的，故得到的客流數(shù)據(jù)只是部分的進(jìn)站人數(shù)數(shù)據(jù)，為了對(duì)當(dāng)前客流人數(shù)得到更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，采用同一列車(chē)次最近的歷史數(shù)據(jù)，得到采用檢票驗(yàn)票閘機(jī)記錄的人數(shù)與總售票量的比例，用這個(gè)比例來(lái)估算得到當(dāng)前所有進(jìn)站的客流人數(shù)，在選取采用歷史數(shù)據(jù)時(shí)，可選取前一天的，或者去年同期的、抑或是選取相同工作日或休息日的數(shù)據(jù)均是可以的，旨在使估算的數(shù)據(jù)最為準(zhǔn)確。

進(jìn)一步的，所述S4中具體包括根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)各時(shí)段客流量統(tǒng)計(jì)、與預(yù)警值比對(duì)，將預(yù)警情況生成可視化顯示。在對(duì)客流分布情況作出統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，具體的可按照各時(shí)段客流量統(tǒng)計(jì)、各候車(chē)室客流量統(tǒng)計(jì)，再分別與預(yù)警值比對(duì)，將預(yù)警情況生成可視化顯示。

進(jìn)一步的，本發(fā)明方法還包括S5、獲取列車(chē)作業(yè)狀態(tài)信息，根據(jù)獲取的列車(chē)作業(yè)狀態(tài)調(diào)整S3的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型、對(duì)S4做出的客流分布情況做出修改。由于列車(chē)在實(shí)際作業(yè)時(shí)，可能會(huì)發(fā)生各種臨時(shí)情況，故本發(fā)明方法還設(shè)置了自檢步驟，可實(shí)時(shí)根據(jù)列車(chē)當(dāng)前的作業(yè)狀態(tài)，來(lái)進(jìn)行調(diào)整，而列車(chē)的實(shí)時(shí)作業(yè)狀態(tài)，可根據(jù)鐵路中發(fā)布信息的旅服系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取。

進(jìn)一步的，所述S5中獲取到車(chē)次晚點(diǎn)的信息時(shí)，篩選出距離檢票時(shí)間最近的采集時(shí)間、且人數(shù)最多所對(duì)應(yīng)的客流數(shù)據(jù)，將該客流數(shù)據(jù)作為當(dāng)前時(shí)刻的客流數(shù)據(jù)添加進(jìn)客流量發(fā)展趨勢(shì)模型中，調(diào)整S3中的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型，列車(chē)到站開(kāi)始重新檢票時(shí)，采用晚點(diǎn)前的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型。當(dāng)列車(chē)晚點(diǎn)時(shí)，在候車(chē)室的乘客都處于未檢票上車(chē)的狀態(tài)，故此時(shí)再采用原始的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的預(yù)估，故采用最多人數(shù)當(dāng)做此前的客流人數(shù)進(jìn)行調(diào)整，可獲得更為精準(zhǔn)的情況。

進(jìn)一步的，所述S5中獲取到更改候車(chē)區(qū)域信息時(shí)，在存儲(chǔ)記錄中將車(chē)次對(duì)應(yīng)的候車(chē)室編號(hào)修改，修改成功后，對(duì)S4做出的客流分布情況做出修改。當(dāng)列車(chē)出現(xiàn)臨時(shí)問(wèn)題，需要更改候車(chē)區(qū)域時(shí)，此時(shí)對(duì)客流量分布情況作出的統(tǒng)計(jì)則會(huì)有誤差，故根據(jù)之前步驟存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，重新統(tǒng)計(jì)，獲得與實(shí)際情況最為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)修改都是智能自動(dòng)化的，無(wú)需手動(dòng)，既保證了數(shù)據(jù)與實(shí)際情況的相符性，又減輕了工作人員的工作量。

本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，包括以下有益效果：高度智能化自動(dòng)化實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)各時(shí)段的客流數(shù)據(jù)，且能根據(jù)需要對(duì)客流分布情況做出各種統(tǒng)計(jì)分析，減輕工作人員的工作量，使車(chē)站工作人員及時(shí)、清晰的了解客流量情況，以此來(lái)及時(shí)調(diào)整人力、物力，有效疏散客流，保持車(chē)站的穩(wěn)定、有序。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明流程圖；

圖2為實(shí)施例一中采集時(shí)間與最早允許進(jìn)站時(shí)間段內(nèi)進(jìn)站人數(shù)的函數(shù)關(guān)系；

圖3為實(shí)施例三中步驟S4做出的各時(shí)段客流量統(tǒng)計(jì)柱形圖。

具體實(shí)施方式

下面通過(guò)具體的實(shí)施例并結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

實(shí)施例一：本發(fā)明提供的一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)車(chē)站客流量趨勢(shì)的方法，包括如下步驟：

S1、實(shí)時(shí)獲取客流數(shù)據(jù)并儲(chǔ)存，所述客流數(shù)據(jù)包括采集時(shí)間、車(chē)次；

S2、根據(jù)車(chē)次查找該車(chē)的發(fā)車(chē)時(shí)間、最早允許進(jìn)站時(shí)間、開(kāi)始檢票時(shí)間、結(jié)束檢票時(shí)間；

S3、建立采集時(shí)間與最早允許進(jìn)站時(shí)間段內(nèi)進(jìn)站人數(shù)的函數(shù)關(guān)系，得到客流量發(fā)展趨勢(shì)模型；

S4、采用S3建立的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型，對(duì)客流分布情況做出統(tǒng)計(jì)分析，并生成可視化顯示。

現(xiàn)在各個(gè)車(chē)站進(jìn)站時(shí)，一般都會(huì)提前檢驗(yàn)一下票證，有的人工進(jìn)行檢驗(yàn)，并且將當(dāng)前進(jìn)站乘客的進(jìn)站時(shí)間、車(chē)次等信息記錄，有的智能化一些的車(chē)站，采用自動(dòng)檢票驗(yàn)票閘機(jī)來(lái)驗(yàn)證乘客身份，所以乘客的進(jìn)站時(shí)間、所乘車(chē)次等信息形成存儲(chǔ)記錄，根據(jù)車(chē)次會(huì)在鐵路的旅服系統(tǒng)或者計(jì)劃運(yùn)能表中查找到例如發(fā)車(chē)時(shí)間、最早允許進(jìn)站時(shí)間、候車(chē)室編號(hào)等信息，所述信息記錄如見(jiàn)下表所示：

利用自動(dòng)檢票驗(yàn)票閘機(jī)驗(yàn)證乘客身份的，進(jìn)站時(shí)間既是采集時(shí)間，采集時(shí)間可5min采集一次，也可10min采集以此，可人工設(shè)置，利用SPSS軟件建立采集時(shí)間與最早允許進(jìn)站時(shí)間段內(nèi)進(jìn)站人數(shù)的函數(shù)關(guān)系，得到客流量發(fā)展趨勢(shì)模型，如圖2所示，觀察值為調(diào)取的歷史數(shù)據(jù)，橫軸為乘客進(jìn)站時(shí)間與最早允許進(jìn)站的分鐘差，縱軸為該時(shí)段進(jìn)站人數(shù)，可以看出，樣本數(shù)據(jù)與該函數(shù)關(guān)系最為貼合，得到的函數(shù)關(guān)系為y＝0.0000046t³+0.001t²-0.148t+6.3，其中t為乘客進(jìn)站時(shí)間與最早允許進(jìn)站時(shí)間的分鐘差，y為相對(duì)應(yīng)的人數(shù)，根據(jù)圖2所示的曲線，則可對(duì)當(dāng)天后續(xù)時(shí)段做出客流量統(tǒng)計(jì)分析，使車(chē)站人員清晰客流量高峰值的時(shí)段，提前做好部署。

需要說(shuō)明的是，上述S1、S2、S4步驟，本領(lǐng)域技術(shù)人員可利用計(jì)算機(jī)的任何一種語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)。

實(shí)施例二：本發(fā)明提供的一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)車(chē)站客流量趨勢(shì)的方法，除了實(shí)施例一的步驟外，所述S3中預(yù)設(shè)更新時(shí)間周期，在到達(dá)更新時(shí)間時(shí)，根據(jù)獲取的最新客流數(shù)據(jù)，更新客流量發(fā)展趨勢(shì)模型。例如設(shè)置每小時(shí)更新一次，一小時(shí)后，根據(jù)獲取的最新數(shù)據(jù)，重新利用SPSS軟件擬合此時(shí)最為貼合的曲線，用以與實(shí)際情況更為貼合。

進(jìn)一步的，所述S4中預(yù)測(cè)當(dāng)天客流數(shù)據(jù)的具體方法包括，采用S3的客流量趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，計(jì)算得到各個(gè)時(shí)段的預(yù)測(cè)客流數(shù)據(jù)A，獲取歷史客流數(shù)據(jù)中檢票時(shí)間之前的客流人數(shù)，并將該客流人數(shù)計(jì)算求和，得到數(shù)據(jù)S，歷史售票量或預(yù)估售票量記為M，某個(gè)時(shí)段的總客流數(shù)據(jù)R＝Ax(M/S),將得到的總客流數(shù)據(jù)R與預(yù)警值比對(duì)，將預(yù)警情況生成可視化顯示。由于采集的方式是通過(guò)自動(dòng)檢票驗(yàn)票閘機(jī)采集的，故還有部分人通過(guò)人工檢票進(jìn)站，所以此時(shí)得到的總的客流人數(shù)可能不準(zhǔn)，所以，根據(jù)該車(chē)次之前的歷史數(shù)據(jù)，得到通過(guò)自動(dòng)檢票驗(yàn)票閘機(jī)占總售票數(shù)量的人數(shù)占比，估算當(dāng)前時(shí)刻總共進(jìn)的客流人數(shù)，所選取的歷史數(shù)據(jù)，可以是前一天的數(shù)據(jù)、也可以是歷史同期、抑或是相同工作日、節(jié)假日均可以，總之，選取和當(dāng)日最為貼合的即可，一般在車(chē)站都會(huì)設(shè)置人流的預(yù)警值，在生成可視化顯示時(shí)，添加預(yù)警線，可方便工作人員快速判斷出是否已到達(dá)預(yù)警線，生成可視化可有多種形式，柱狀圖、面積圖、熱力圖等均是可以的。

所述技術(shù)方案中設(shè)置更新時(shí)間、獲得最新客流量趨勢(shì)模型、計(jì)算客流數(shù)據(jù)等操作都可采用計(jì)算機(jī)化操作，本領(lǐng)域技術(shù)人員可根據(jù)所要實(shí)現(xiàn)的目的，采用任何一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。

實(shí)施例三:本發(fā)明提供的一種實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)車(chē)站客流量趨勢(shì)的方法，除了實(shí)施例一和實(shí)施例二提供的步驟，所述S4中具體包括根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)各時(shí)段客流量統(tǒng)計(jì)、各候車(chē)室客流量統(tǒng)計(jì)，并與預(yù)警值比對(duì)，將預(yù)警情況生成可視化顯示。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可根據(jù)使用者的需求，采用任何一種形式的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，分別做出各種形式的客流量統(tǒng)計(jì)，例如圖3所示，橫軸為時(shí)間，縱軸代表該時(shí)間段進(jìn)站的總?cè)藬?shù)。

進(jìn)一步的，本發(fā)明方法該方法還包括S5、獲取列車(chē)作業(yè)狀態(tài)信息，根據(jù)獲取的列車(chē)作業(yè)狀態(tài)調(diào)整S3的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型、對(duì)S4做出的客流分布情況做出修改，列出有很多突發(fā)情況，例如S5中獲取到車(chē)次晚點(diǎn)的信息時(shí)，篩選出距離檢票時(shí)間最近的采集時(shí)間、且人數(shù)最多所對(duì)應(yīng)的客流數(shù)據(jù)，將該客流數(shù)據(jù)作為當(dāng)前時(shí)刻的客流數(shù)據(jù)添加進(jìn)客流量發(fā)展趨勢(shì)模型中，列車(chē)到站開(kāi)始重新檢票時(shí)，采用晚點(diǎn)前的客流量發(fā)展趨勢(shì)模型。

如出現(xiàn)S5中獲取到更改候車(chē)區(qū)域信息時(shí)，在存儲(chǔ)記錄中將車(chē)次對(duì)應(yīng)的候車(chē)室編號(hào)修改，修改成功后，對(duì)S4做出的客流分布情況做出修改。本實(shí)施例公開(kāi)的技術(shù)方案，本領(lǐng)域技術(shù)人員同樣根據(jù)需求可采用任何一種形式的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。