[发明专利]一种轨道交通数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种轨道交通数据处理方法、装置、设备及存储介质，用以修正客流清分模型，获取准确的客流清分数据，从而体现真实客流情况。所述方法包括：选择至少一个目标站点，并确定目标站点对应的多个运行区间，其中，运行区间的起始站为目标站点，终点站为目标站点单一路径上无换乘的任一站点；针对任意一个运行区间，遍历运行区间在预设时段的轨道交通数据，获取乘客在运行区间的非乘车时长集合；通过运行区间对应的无监督学习的方式对非乘车时长集合进行数据聚类，得到运行区间的聚类结果，根据聚类结果识别轨道交通数据中在目标站点有反向乘车行为的异常数据；基于异常数据的识别结果，对客流进行清分。

技术领域

本发明涉及轨道交通领域，尤其涉及一种轨道交通数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着社会的发展，轨道交通已经成为城市中人们的主要出行方式，相对于地面交通工具具备更高的出行便捷性。

为了获取准确的轨道交通客流分布数据，现有的客流清分模型在预测乘客出行路径时，受满载率的影响都是根据乘车班次比例推断乘客乘坐的车次，而在轨道运行的高峰时期，由于在常规乘车方向存在严重的留乘，即乘客并不能乘坐其在站台等候的第一班车，因而存在乘客反向乘车现象，这就导致在客流清分中对乘客路径的推定是不准确的。

综上，现有技术中客流清分结果存在误差，无法体现真实客流情况。

发明内容

本发明实施例提供了一种轨道交通数据处理方法、装置、设备及存储介质，用以获取准确的客流清分结果，从而体现真实客流情况。

第一方面，本发明实施例提供一种轨道交通数据处理方法，包括：

选择至少一个目标站点，并确定目标站点对应的多个运行区间，其中，运行区间的起始站为目标站点，终点站为目标站点单一路径上无换乘的任一站点；

针对任意一个运行区间，遍历运行区间在预设时段的轨道交通数据，获取乘客在运行区间的非乘车时长集合；

通过运行区间对应的无监督学习的方式对非乘车时长集合进行数据聚类，得到运行区间的聚类结果，根据聚类结果识别轨道交通数据中在目标站点有反向乘车行为的异常数据；

基于异常数据的识别结果，对客流进行清分。

本发明实施例提供的轨道交通数据处理方法，首先选择至少一个目标站点，并确定目标站点对应的多个运行区间，其中，运行区间的起始站为目标站点，终点站为目标站点单一路径上无换乘的任一站点，然后针对任意一个运行区间，遍历运行区间在预设时段的轨道交通数据，获取乘客在运行区间的非乘车时长集合，通过运行区间对应的无监督学习的方式对非乘车时长集合进行数据聚类，得到运行区间的聚类结果，根据聚类结果识别轨道交通数据中在目标站点有反向乘车行为的异常数据，最后基于异常数据的识别结果，对客流进行清分。本发明实施例中，基于实际的轨道交通数据获取乘客的非乘车时长集合，运用混合高斯聚类方法对上述集合进行数据聚类，根据聚类结果分析乘客在目标站点是否有反向乘车行为，基于识别出的反向乘车行为对应的异常数据，进行客流清分，与现有技术相比，将具有反向乘车行为的异常数据、和没有反向乘车行为的正常数据，分别通过对应的客流清分模型对客流进行清分，以获取准确的客流清分结果，体现了真实的客流情况。

在一种可能的实施方式中，选择至少一个目标站点，包括：

针对轨道交通车辆任一行驶方向，确定获取预设时段内行驶方向上每个目标站点区间，其中目标站点区间为行驶方向上所有站点区间中，满载率大于预设满载率阈值的站点区间；

将目标站点区间中的轨道交通车辆先行通过的站点作为目标站点。

在一种可能的实施方式中，遍历运行区间在预设时段的轨道交通数据，获取乘客在运行区间的非乘车时长集合，包括：