[发明专利]一种基于IC卡的交通短时客流预测方法和相关装置

说明书

本发明公开了一种基于IC卡的交通短时客流预测方法，通过获取客流数据，并根据客流数据统计出各个站点不同时段的乘客上下车历史客流情况，其中客流数据包括当天客流数据和历史客流数据，然后根据预设的相关度函数，得到客流估计值，再利用扩展卡尔曼滤波对所述客流估计值进行纠偏，获得最终的客流预测值，首先是基于历史客流数据的粗略估计，其次基于扩展卡尔曼滤波器对粗略估计的估计值进行纠偏，实现可以及时掌握客流出行需求、分布状况，从而为公共交通相关管理部门和运营企业合理制定运力配置计划和客运组织方案提供数据参考，以及提高公共交通的运营组织效率和客流组织管理水平。

技术领域

本发明涉及公共交通客流预测领域，尤其是一种基于IC卡的交通短时客流预测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

智能城市的概念越来越成熟，对于公共交通来说，客流预测是指对未来客运交通需求量的预测，考虑经济社会发展，交通设施的建设及相关因素，预计交通客运需求量规模，为客运交通运输规划提供科学的依据，并且对未来较短一段时间将发生的交通总量，包括客流量流量、流向以及在时间、空间方式上的分布所作的预估。目前关于客流量的预测方法众多，常用的预测模型有时间序列方法、人工神经网络、支持向量机、决策树等。

但是国内大部分学者在研究客流预测时主要以中长期客流为主，针对短时的客流预测研究较少，并且主要运用传统经典交通模型和一些经典机器学习算法，提出的方法往往采用仿真进行评估，极少数应用大量的真实数据进行分析、预测，这就很难全面地了解交通系统运营状况，更无法评估针对预测缺陷进行优化的结果。

因此需要提出一种短时客流预测模型，能够利用大数据技术对真实的交通数据进行分析、挖掘，从而准确预测出交通客流的方法。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的是提供一种利用大数据技术对真实的交通数据进行分析、挖掘，从而准确预测出交通短时客流的预测方法、装置、设备和存储介质。

本发明所采用的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种基于IC卡的交通短时客流预测方法，包括步骤：

获取客流数据，并根据所述客流数据统计出各个站点不同时段的乘客上下车的客流情况，所述客流数据包括当天客流数据和历史客流数据；

根据所述客流情况和预设的相关度函数，得到客流估计值。

进一步地，还包括步骤：

利用扩展卡尔曼滤波对所述客流估计值进行纠偏，获得最终的精确客流预测值。

进一步地，所述步骤根据预设的相关度函数，得到客流估计值，具体为：

根据预设的相关度函数，得到与当天的目标站点的客流数据最接近的历史客流数据，所述最接近指与目标站点的客流数据相关度最高的历史客流数据；

进行粗略估计得到当天目标站点的预测时段n的下一时段的客流估计值；

所述客流估计值为最接近的历史客流数据中对应预测时段n的下一时段n+1的客流数据。

进一步地，所述预设的相关度函数表示为：

其中S表示矩阵N′和N的相似度，N′表示当天实时计算出来的客流数据，N表示历史客流数据中相应时段的站点客流量值。

进一步地，所述最终的客流预测值表示为：