[发明专利]铁路票额预分方法、装置及介质

说明书

本发明涉及一种铁路票额预分方法、装置及介质的技术方案，包括：根据车站历史出行人数、出发人数和到达人数，对车站进行排序；对每辆车经过的车站与始发站的距离进行排序，得到每辆车的出发站候选车站及到达站候选车站；根据到达站候选车站，根据每辆车的车站数及设定值，得到以远站；计算历史时间段内的每年出行人数；根据出行人数，的出行人数和日期的时间序列，将时间序列分解为趋势、季节性及节假日，创建对应的预测模型对未来出行人数进行预测，并生成预分模板。本发明的有益效果为：本发明的有益效果为：基于数理统计和机器学习的方式，不仅可以为工作人员减轻工作量，还可以比较精确的生成预分模板，方便后期的铁路票额预分。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体涉及了一种铁路票额预分方法、装置及介质。

背景技术

现有技术的票额预分方式通常根据工作人员的经验，划分以远站和分组站，然后再生成票额预分模板。工作人员并没有根据数理统计的方式去计算历史出行人数，所以不太精确，而且这项工作需要工作人员手动去做，比较耗费精力。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种铁路票额预分方法、装置及介质，有效的预测出未来的出行人数，节约了工作人员的时间。

本发明的技术方案包括一种铁路票额预分方法，其特征在于，该方法包括：S100，根据车站历史出行人数、出发人数和到达人数，对车站进行排序，得到第一排序；S200，对每辆车经过的车站与始发站的距离进行排序，得到第二排序，根据第二排序得到每辆车的出发站候选车站及到达站候选车站；S300，根据所述出发站候选车站，将每辆车的始发站作为第一分组，将除始发站之外的第一排序中序列号最小的站作为第二分组；S400，根据所述到达站候选车站，以及，根据每辆车的车站数及设定值，得到以远站；S500，根据所述第一分组、所述第二分组及第三分组，与所述以远站的分别进行组合，计算历史时间段内的每年出行人数；S600，根据所述出行人数，的所述出行人数和日期的时间序列，将所述时间序列分解为趋势、季节性及节假日，创建对应的预测模型对未来出行人数进行预测，并生成预分模板。

根据所述的铁路票额预分方法，其中发站候选车站及到达站候选车站通过以下方式实现：对车辆的车站数N，车站序列号小于等于N/2的车站设置为出发站候选车站，车站序列号大于N/2的车站设置为到达站候选车站。

根据所述的铁路票额预分方法，其中以远站包括：将车辆的终点站作为一个以远站；如果N10，选择除终点站外的，第一排序序号中最小的一个站，作为一个以远站；如果N＝10，选择除终点站外的，第一排序序号中最小的两个站，作为两个以远站。

根据所述的铁路票额预分方法，其中趋势的模型预测包括：使用饱和增长模型，其公式为

其中，C为承载能力，k为增长率，m为偏移参数，t为时间序列值。

根据所述的铁路票额预分方法，其中该方法还包括：

根据C、k及m随时间变化的性质，将所述趋势的模型预测包括通过

C＝C(t)，k＝k(t)及m＝m(t)进行实现。

根据所述的铁路票额预分方法，其中季节性的模型预测包括：

通过傅里叶级数来实现灵活的周期性影响，其公式如下

其中，P为周期，N为经验所得，每年M＝10，每周M＝3，t为时间序列值，m为从1到M的自然数；

傅里叶级数的参数β＝[a₁，b₁，…，a_M，b_M]^T，进一步，通过傅里叶级数的参数β构造对应的季节性向量矩阵。