基于历史数据的轨道交通站内客流预测模型

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轨道交通站点内客流实时状况是进行客流管控与应急管理的基础,为实时监测轨道交通网络客流变化,对大客流进行预警,构建了一种基于历史数据的轨道交通站内客流预测模型。首先利用历史轨道交通每个站点的进出站数据,挖掘不同站点分时段客流OD分布估计及到达时间估计,再基于实时进站数据,预测乘客的终点站选择与行程时间,反推演乘客时空轨迹,最终根据乘客时空轨迹分析各个站点的人群动态变化,从而实现轨道交通站内客流预测。以上海市2015年4月份轨道交通客流数据验证了模型的有效性,并采用MAPE、MRD和MPC 3个参量评价模型优劣。结果表明:与实际客流相比,模型对客流变化规律性较强站点(如南京东路站、人民广场站)的预测误差较小,对数据量较少、客流变化随机性较大的偏远站点(如复兴岛站)的预测误差较大。因此,该模型能够实时预测轨道交通的站内客流变化,从而预警轨道交通大客流,以便采取预防性管控措施。
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