專利名稱：一種大型活動中未知交通方式來源客流推測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種客流采集推測方法，尤其涉及一種大型活動中未知交通方式來源 客流推測方法。
背景技術(shù)：
隨著我國經(jīng)濟建設(shè)和社會化活動的增多，能夠吸引大量游客、持續(xù)時間長、占地規(guī) 模大的大型活動也越來越頻繁的出現(xiàn)在城市生活中的各個區(qū)域。城市中大型活動的舉辦需 要調(diào)動大量社會公共資源，吸引大量的參觀游客，對城市日常的交通出行和人們生活帶來 一定的影響，一方面活動組織者和交通管理者希望及時掌握客流到離活動現(xiàn)場的總量變化 情況和規(guī)律性，另一方面游客希望及時了解當前參觀活動的客流人數(shù)和變化趨勢，以便于 自身制定合理的參觀計劃。因此，及時準確的估算出大型活動期間的客流實時到離規(guī)律，對 優(yōu)化活動期間的各項服務(wù)保障工作具有重要意義。大型活動期間的客流信息，基于智能交通系統(tǒng)的客流信息采集研究已在城市公共 交通系統(tǒng)全面展開，申請?zhí)枮?00810021604. 9，發(fā)明名稱為“城市公交系統(tǒng)中的客流統(tǒng)計方 法”的中國專利公開了一種城市公交系統(tǒng)中的客流統(tǒng)計方法，該方法基于每位乘客上車后 必須投幣或刷卡的實際事實出發(fā)，區(qū)別于現(xiàn)有客流統(tǒng)計方法，通過統(tǒng)計刷卡人數(shù)和投幣人 數(shù)，獲得上車乘客人數(shù)，結(jié)合下車檢測模塊獲得的下車人數(shù)，最終得到公交車客流量。文獻《日本利用自動檢票機數(shù)據(jù)推測客流》(現(xiàn)代城市軌道交通.2006 (5). -78-78， ISSN刊號1672-7533，C N號11_5183/U，作者馬大煒)提到了日本鐵道綜合技術(shù)研究所 開發(fā)了利用自動檢票機記錄數(shù)據(jù)、推算客流實況的方法。用于掌握大規(guī)模鐵道網(wǎng)絡(luò)中的客 流狀況。自動檢票機收集的數(shù)據(jù)包括出發(fā)地和目的地所有時間帶的客流狀況。該方法包括 對選擇路徑的檢索，對各路徑客流量的分配，保存構(gòu)成路徑各區(qū)間的客流數(shù)量等。由于大型活動并非常態(tài)存在，且不同類型的活動地點不盡相同，會造成已知交通 方式獲取的客流信息無法全面覆蓋參與活動客流的情況，因此，會出現(xiàn)因未知交通方式來 源客流的不確定，而導致無法準確的推測短期內(nèi)即將到達活動現(xiàn)場人數(shù)。因此，有必要提出 一種利用已知交通方式獲取的動態(tài)客流數(shù)據(jù)，實時推測活動期間未知交通方式來源客流的 方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種大型活動中未知交通方式來源客流推測 方法，實現(xiàn)對大型活動期間即將到達活動現(xiàn)場客流的短時間推測。本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題而采用的技術(shù)方案是提供一種大型活動中未知交通 方式來源客流推測方法，包括如下步驟a)確認活動日期(持續(xù)天數(shù)η)以及每日活動期間 分時數(shù)據(jù)周期(T) ；b)獲取活動期間1 η — 1天中每個分時數(shù)據(jù)周期的分時可采集客流 K和分時實際客流P，生成每日分時客流的U/K趨勢曲線，U為實際分時未知來源客流，U = P — Κ，η為自然數(shù)；c)獲取活動期間第η天的分時可采集客流K，根據(jù)步驟b)中的歷史U/K趨勢曲線，采用幾何均值法分時可采客流K乘以推測系數(shù)推算第η天活動期間的分時未知 來源客流 ；d)獲取第η天活動期
間的分時實際客流后，采用實際分時未知來源客流U更新步驟b)中的歷史U/K趨勢曲線。上述的大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，其中，所述步驟C)中推算第
η天第t個分時數(shù)據(jù)周期的分時未知來源客流的算法如下 資=Seomean(R)-K^，
表示推測系數(shù)，包括一組推測趨勢{R}的幾何平均值，推測趨勢{們由{&，R2, R, }三個U/K趨勢推測項構(gòu)成，各項取值分別為
R1 活動當前日期的前一天，第n-1天的第t個周期的(JJ/ Kf^i值，活動首日
不進行推測；
R2 與活動當日最近的上一周相應(yīng)活動日期第 個周期的(P/f「7)，活動不 足一周忽略該項；
R,從活動歷史各天U/K趨勢曲線中，以活動當日第1個周期至 -l個周期U/K趨勢曲 線為基準，采用最小二乘法擬合得到的差值最小活動日期第t個周期的(1〃幻， 為自 然數(shù)，活動每天開始的第一個分時數(shù)據(jù)周期內(nèi)忽略該項。上述的大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，其中，所述步驟d)中獲取第
權(quán)利要求
1.一種大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，其特征在于，所述方法包括如下 步驟a)確認活動日期以及每日活動期間分時數(shù)據(jù)周期；b)獲取活動期間1 η— 1天中每個分時數(shù)據(jù)周期的分時可采集客流K和分時實際 客流P，生成每日分時客流的U/K趨勢曲線，U為實際分時未知來源客流，U = P — K，η為 自然數(shù)；c)獲取活動期間第η天的分時可采集客流K，根據(jù)步驟b)中的歷史U/K趨勢 曲線，采用分時可采客流K乘以推測系數(shù)推算第η天活動期間的分時未知來源客流d)獲取第η天活動期間的分時實際客流P后，采用實際分時未知來源客流U更新步驟 b)中的歷史U/K趨勢曲線。
2.如權(quán)利要求1所述的大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，其特征在于，所述步驟c)中推算第η天第t個分時數(shù)據(jù)周期的分時未知來源客流的算法如下
3.如權(quán)利要求1所述的大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，其特征在于，所述步驟d)中獲取第η天第t個分時數(shù)據(jù)周期的分時實際客流后，添加
4.如權(quán)利要求1 4任一項所述的大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，其特 征在于，所述分時可采集客流包括軌道交通客流、公交客流、出租車客流以及活動方安排的 專線車客流。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，包括如下步驟a)確認活動日期以及每日活動期間分時數(shù)據(jù)周期；b)獲取活動期間1～n－1天中每個分時數(shù)據(jù)周期的分時可采集客流K和分時實際客流P，生成每日分時客流的U/K趨勢曲線，U為實際分時未知來源客流，U＝P－K，n為自然數(shù)；c)獲取活動期間第n天的分時可采集客流，根據(jù)步驟b)中的歷史U/K趨勢曲線，采用幾何均值法分時可采客流K乘以推測系數(shù)推算第n天活動期間的分時未知來源客流；d)獲取第n天活動期間的分時實際客流后，更新步驟b)中的歷史U/K趨勢曲線。本發(fā)明提供的大型活動中未知交通方式來源客流推測方法，實現(xiàn)對大型活動期間即將到達活動現(xiàn)場客流的短時間推測。
文檔編號G07C9/00GK102117510SQ20111008098
公開日2011年7月6日 申請日期2011年4月1日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月1日
發(fā)明者吳超騰, 林瑜, 沈峰, 潘振興, 陳紅潔 申請人:上海電科智能系統(tǒng)股份有限公司