[发明专利]旅客时变需求预测方法、装置、存储介质和计算机设备

说明书

本发明提供了一种旅客时变需求预测方法、装置、存储介质和计算机设备。在历史售票数据中获取第一数据，根据第一数据获取不同OD对在不同时间段内的需求分布，根据所述需求分布采用Log‑linear回归方法获取旅客时变需求的概率函数，采用Nlogit 6软件对所述概率函数的参数进行估计，将得出的所述参数代入所述概率函数获得旅客时变需求模型，将第二数据代入所述时变需求模型判断误差是否满足要求，若满足，则确定出所述需求模型合格，实现了对一天内不同出发时段的旅客需求的预测，减少了资源的浪费。

【技术领域】

本发明涉及计算机软件领域，尤其涉及一种旅客时变需求预测方法、装置、存储介质和计算机设备。

【背景技术】

城际高速铁路是指位于人口稠密的都市圈或城市群的高速铁路客运专线，例如，京津城际高铁，沪宁城际铁路和广珠城际等，主要特点是线路距离较短、列车班次公交化运行以及设计速度不低于250km/h。城际高速铁路的高密度、高速度的运行组织模式，缩短了城市间的时间距离，促进了沿线各城市之间的人员流动和信息沟通，选择城际高速铁路的旅客出行需求也越来越多。

依据历史售票数据可知，一天内不同出发时段的旅客出行需求具有波动性，且体现出某种规律特征，这种需求可称为时变需求，表现出来的规律特征可称为时变特征，而且在短时期内，这种规律特征具有一定的稳定性。依据旅客的时变需求设计列车开行计划不仅可以提高旅客服务水平，还可以节省列车运行成本。因此，预测旅客的时变需求对于城际高速铁路的列车运行组织工作具有重要的意义。

但是目前的研究方法多是针对中短期客流的预测，以日、月份和季度为时间粒度对旅客需求进行预测，缺少针对铁路一天内不同出发时段的旅客需求的预测，造成了资源的浪费。

【发明内容】

有鉴于此，本发明实施例提供了一种旅客时变需求预测方法、装置、存储介质和计算机设备，用以对一天内不同出发时段的旅客需求的预测，减少了资源的浪费。

一方面，本发明实施例提供了一种旅客时变需求预测方法，包括：

在历史售票数据中获取第一数据；

根据第一数据获取不同OD对在不同时间段内的需求分布；

根据所述需求分布采用Log-linear回归方法获取旅客时变需求的概率函数；

采用Nlogit 6软件对所述概率函数的参数进行估计；

将得出的所述参数代入所述概率函数获得旅客时变需求模型；

将第二数据代入所述时变需求模型判断误差是否满足要求，若满足，则确定出所述需求模型合格。

可选地，还包括：若不满足，则获取第三数据并继续执行所述获取不同OD对在不同时间段内的需求分布，根据所述需求分布采用Log-linear回归方法获取旅客时变需求的概率函数，采用Nlogit 6软件对所述概率函数的参数进行估计，将得出的所述参数代入所述概率函数获得旅客时变需求模型的步骤。

可选地，所述OD对包括(r，s)其中r为上车站，s为下车站。

可选地，，所述不同时间段包括在一天中的7点在23点之间以1小时为间隔划分的16个时间段。

可选地，所述概率函数包括：

其中，为OD对位于第k个出发时段的概率，POD_j为不同时段，S_dl为交叉变量，ω_j与χ_dl为参数。

可选地，所述判断误差是否满足要求包括判断均方根误差与平均绝对百分比误差是否满足指定要求。

另一方面，本发明实施例提供了一种旅客时变需求预测装置，包括：