[发明专利]出行分析预测方法及系统、基于IC卡的出行分析预测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及城市交通运营管理技术领域，特别是涉及一种出行分析与预测方法及系统，和基于IC卡的出行分析与预测方法及系统。

背景技术

随着社会发展，交通事故、交通拥堵。环境污染和能源消耗等问题日趋严重，人们力图最佳的利用现有宏观交通措施改善交通环境。

智能交通系统是将先进信息技术、数据通讯技术、电子传感、控制技术以及计算机处理技术等有效集成运用于整个地面运输管理体系，而建立起的一种大范围、全方位、实施、准确、高效的综合运输和管理体系，其成为解决目前交通问题的理想方案。

随着目前各种交通流量的监控手段实施，特别是公共交通IC卡的普遍使用，为利用进行数据统计来分析客流运行状态提供可能，从而为出行决策和客流预警等提供数据支持。

发明内容

基于此，提供一种基于IC卡的出行分析与预测方法。

一种出行分析预测方法，包括以下步骤：数据获取，获取初始数据；数据清洗，将所述初始数据形成有效数据；数据分析统计，分析所述有效数据并得出统计结果；数据预测，将所述统计结果代入预测模型得出预测结果。

在其中一个实施例中，统计结果包括：分时段统计分析、分线路统计分析、分站点统计分析和分区域统计分析。

在其中一个实施例中，预测模型包括ARIMA预测模型、基于小波分析支持向量机短期预测模型和BP神经网络预测模型的一种或几种。

同时提供一种出行分析预测系统，包括：数据库，从目标库中获取初始数据，并进行数据清洗形成有效数据；分析统计模块，与所述数据库连接，接收 并对所述有效数据进行统计，形成统计结果；以及预测模块，与所述分析统计模块连接，将所述统计结果代入预测模型，形成预测结果。

在其中一个实施例中，分析统计模块包括：分时段统计分析单元、分线路统计分析单元、分站点统计分析单元和分区域统计分析单元，所述分时段统计分析单元、分线路统计分析单元、分站点统计分析单元和分区域统计分析单元均与所述数据库和所述预测模块连接。

在其中一个实施例中，预测模型包括ARIMA预测模型、基于小波分析支持向量机短期预测模型和BP神经网络预测模型的一种或几种。

还有必要提供一种基于IC卡的出行分析预测方法，包括以下步骤：数据获取，获取初始数据，所述初始数据包括公交IC卡刷卡数据及地铁IC卡刷卡数据；数据清洗，将所述初始数据形成有效数据；数据分析，统计所述有效数据得出统计结果；数据预测，将所述统计结果代入预测模型得出预测结果。

同时提供一种于IC卡的出行分析预测系统，包括：IC卡数据库，从目标库中获取初始数据，所述初始数据包括公交IC卡刷卡数据及地铁IC卡刷卡数据，并进行数据清洗形成有效数据；分析统计模块，与所述数据库连接，接收并对所述有效数据进行统计，形成统计结果；以及预测模块，与所述分析统计模块连接，将所述统计结果代入预测模型，形成预测结果。

上述出行分析预测方法，整合公交、地铁、路面等各种出行客流的数据并进行分析统计，并利用预测模型进行客流预测，实现智能交通的宏观调控，为客流预警、决策调控提供信息辅助。

附图说明

图1为出行分析预测方法流程图；

图2为出行分析预测系统架构图；

图3为第一实施例中的出行分析预测系统架构图；

图4为第二实施例中的出现分析预测系统架构图；

图5为基于IC卡的出行分析预测方法流程图；

图6为基于IC卡的出行分析预测系统架构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

本发明提出的出行分析预测方法包括以下步骤：

步骤S10，数据获取，获得分析所需的初始数据。初始数据可以包括公交GPS数据、公交站点人流量监测数据、路面车流监测数据、手机信号数据、公交IC卡刷卡数据、地铁IC卡刷卡数据等可以标示出行客流量的数据。

步骤S20，数据清洗，对初始数据进行清洗，形成有效数据。初始数据中可能包括有重复数据、重要字段缺失、不可恢复或明显错误的数据，对初始数据清洗，形成统一格式的有效数据。