[发明专利]一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法

权利要求书

1.一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法，其特征在于：所述地铁客流预测方法包括如下步骤：

S1、从本地节点中采集原始客流量数据并进行数据的预处理；

S2、将经步骤S1预处理的数据集传递给边缘服务器；

S3、在边缘服务器中，将边缘协同交替方向乘子法应用于套索模型以分布式方式进行套索训练，具体包括如下步骤：

S3.1训练算法的初始化：初始化测试误差为无穷大，初始化系数矩阵ω为n*1的全0阵，定义步长和迭代次数；

S3.2进行迭代训练得到系数矩阵ω：对系数矩阵按列依次前进或后退一个步长，得

wTest(j)＝wTest(j)+eps*sign sign＝±1

其中，wTest(j)为在第j个维度方向前进或后退所得到的系数矩阵，eps为步长，sign为前进或后退标识符；

求得此时预测数据以及方差:

SSE＝∑(y-yTest)²

其中，SSE为预测方差，y为实际值，yTest为预测值；

S3.3目标系数矩阵的获得：依次对SSE大小进行两两比较，最终，进行一次循环得到系数矩阵某列前进或后退一个步长，迭代若干次至系数矩阵收敛，得到最终的系数矩阵，即为目标系数矩阵。

S4、得到预测结果。

2.根据权利要求1所述一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括如下步骤：

S1.1、数据的采集：通过各站点的边缘节点进行原始数据的采集；

S1.2数据的预处理，具体为：

S1.2.1、异常数据处理：对S1.1所采集到的数据在本地节点网络层面进行筛查，对明显出现异常的数据进行丢弃；

S1.2.2、数据的整合处理：对各站点的边缘节点采集到的原始数据进行整合，得到包括某一给定时间段地铁站经异常检测后的客流量的地铁人流数据包。

3.根据权利要求1所述一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括如下步骤：

S2.1数据的传输：借助局域网内部通信的方式，本地节点通过在网络边缘进行数据传输，实现不通过互联网将所采集到的数据传递给边缘服务器；

S2.2数据的预处理：数据传输到边缘服务器后，边缘服务器将对数据进行向量化、归一化、模型加截距的预处理，为套索训练做准备。

4.根据权利要求3所述一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法，其特征在于：将步骤S2.2处理后得到的训练数据特征为：一个m行*(n+1)列的矩阵，矩阵每行表示某个给定时间采集到的数据，矩阵第一列表示拟合模型所添加截距，第2-(n+1)列表示归一化后的n个地铁站的人流量数据。

5.根据权利要求1所述一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括如下步骤：

S4.1求得预测结果：根据步骤S3套索训练所求得的目标系数矩阵，由套索模型求得预测结果；

S4.2测试：保留每次迭代的系数矩阵以及均方误差：

其中，MSE为均方误差，SSE为预测方差，y为实际值，yTest为预测值，m为训练数据数目。

6.根据权利要求1-5任一项所述一种基于边缘协同交替方向乘子法的地铁客流预测方法，其特征在于：所述预测方法步骤中所涉及到的数据通信均通过边缘网络进行。