[发明专利]地铁OD量预测方法、设备、存储介质

说明书

本申请提供一种地铁OD量预测方法、设备、存储介质，该方法包括：确定预测时间段的OD量长期预测值；获取当前的测量变量；根据测量变量对预测时间段进行OD量短期预测，得到OD量短期预测值；综合OD量短期预测值和OD量长期预测值，得到预测时间段的OD量最终预测值。本申请提供的方法综合OD量短期预测值和OD量长期预测值，得到预测时间段的OD量最终预测值，使得OD量最终预测值既有OD量长期预测的预测参数少的特点，又有短期预测的预测精确特点，在提供精确预测的同时降低预测复杂度，进而为地铁运营方提供运营计划设计的可靠依据。

技术领域

本申请涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种地铁OD量预测方法、设备、存储介质。

背景技术

地铁OD(Origin-Destination，起讫点)量，是描述地铁交通网络中所有起点和终点之间的行人出行交通数据量，它反映了行人对地铁交通网络的基本要求.是进行地铁交通管理及车辆调配和变通规划的重要依据。OD量通常表示为按照一定时间颗粒度(如5分钟，15分钟，1小时等)划分的起点-终点客流量矩阵。

准确的OD量对于地铁线路开行方案的设计、运行计划的调整都有重要的指导意义，因此如何获取准确的OD量长期值或趋势以及短时状况始终是地铁运营的重点关注问题。

对于OD量的长期预测，即获取较长一段时间后某日/时刻的OD量，当前的状况基本不会起到指导作用。OD量的短期预测是指预测短时间内(数分钟至数小时)的OD量，这种情况下当前的状态(OD量、天气等)就会起到很大的指导作用，因此短时预测结果往往比长期预测更准确，如果能够快速的获取短期预测结果并及时做出响应，则短期预测能发挥出更大的价值。

因此，如何精确对OD量进行测量，成为当前亟待解决的问题。

发明内容

为了精确的对OD量进行测量，本申请提供了一种地铁OD量预测方法、设备、存储介质。

本申请第一个方面，提供了一种地铁OD量预测方法，所述方法包括：

确定预测时间段的起讫点OD量长期预测值；

获取当前的测量变量；

根据所述测量变量对所述预测时间段进行OD量短期预测，得到OD量短期预测值；

综合所述OD量短期预测值和所述OD量长期预测值，得到所述预测时间段的OD量最终预测值。

可选地，所述确定预测时间段的起讫点OD量长期预测值之前，还包括：

获取OD样本数据；

获取日期特征标签，所述日期特征标签为星期标签和/或节假日标签；

根据所述OD样本数据和日期特征标签构建训练集；

基于所述训练集对神经网络模型进行训练，得到OD量长期预测模型；

根据所述OD量长期预测模型确定各时间段的OD量长期预测值，所述各时间段中包括所述预测时间段；

所述确定预测时间段的起讫点OD量长期预测值，包括：

从各时间段的OD量长期预测值中，获取所述预测时间段的OD量长期预测值。

可选地，所述获取OD样本数据，包括：

从站台闸机获取到各用户的刷卡记录；

根据所述刷卡记录，确定各用户的OD出行数据及对应的出行时间；

根据所述出行时间，确定每个时间段内OD出行数据总数量，形成OD样本数据。

可选地，所述刷卡记录包括用户标识、刷卡时间、刷卡站点标识；