[发明专利]客流数据的预测方法及装置

权利要求书

1.一种客流数据的预测方法，其特征在于，包括：

获取交通网络的历史客流OD数据，其中，所述历史客流OD数据包括历史时间和所述历史时间的日期对应的分时段客流OD数据，所述历史时间包括日期和时段；

对所述分时段客流OD数据进行聚类分析，确定所述分时段客流OD数据对应的多个类别；

确定待预测时间对应的预测客流OD数据所属的类别；

根据所述类别确定所述待预测时间的所述预测客流OD数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取交通网络的历史客流OD数据包括：

利用城市轨道交通售检票系统获取乘客刷卡记录数据，构建第一矩阵，

其中，Q_i(T)为车站i在日期T去往路网各个车站的客流OD数据；q_ij(k)为车站i在时段k内去往车站j的客流量；m为一天内时段个数；n为路网内车站个数；

根据所述第一矩阵，确定所述历史客流OD数据，其中，所述历史客流OD数据包括以车站为单位统计所述车站在不同时段内去往交通网络各个车站的车站客流OD数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述分时段客流OD数据进行聚类分析，确定所述分时段客流OD数据对应的多个类别包括：

根据不同时段的所述车站客流OD数据，确定所述车站去向的多个重点车站，其中，所述重点车站为所述车站去向的多个车站中去向贡献度超过贡献度临界值的车站；

根据路网拓扑结构，将所述交通网络划分为不同区段；

根据多个所述重点车站和所述区段的所述车站客流OD数据，确定聚类样本；

通过AP聚类方法对所述聚类样本进行聚类，获得不同日期的样本数据对应的类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据不同时段的所述车站客流OD数据，确定所述车站去向的多个重点车站包括：

根据设定时间段内所述车站去往所述交通网络的多个其他车站的客流量，分别与进站的客流量的比例，确定所述交通网络的多个所述其他车站的去向贡献度；

将所述去向贡献度根据多个数值划分为多个等级，分别统计所述去向贡献度超过多个所述数值的车站数目，将多个所述数值与对应的所述车站数目取对数后线性拟合，得到回归方程；

在取对数后的车站数目中划定比例，获得重点车站贡献度临界值；

将去向贡献度超过所述临界值的车站设定为重点车站。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个所述重点车站和所述区段的所述车站客流OD数据，确定聚类样本包括：

根据多个所述重点车站和所述区段的所述车站客流OD数据，建立第二矩阵：

其中，S_i(T)为车站i在日期T的聚类样本；p_ij(k)为车站i在时段k内去往重点车站j的客流量；r_ij(k)为车站i在时段k内去往区段j的客流量，其中，在区段j内包含重点车站的情况下，扣除去往重点车站客流量；u为重点车站个数；v为区段个数；

将所述第二矩阵作为聚类样本。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述类别确定所述待预测时间的预测客流OD数据包括：

确定所述历史客流OD数据中与所述待预测时间的日期类型相同的分时段客流OD数据，其中，所述分时段客流OD数据为在同一日期内不同时间段的客流OD数据，所述日期类型包括多个日期；

根据多个所述日期的权重确定所述待预测时间的待预测日期的分时段客流OD数据，其中，所述待预测时间包括日期和时间。