[发明专利]轨道交通站点短时客流状态预测方法及装置

摘要

一种轨道交通站点短时客流状态预测方法及装置，方法包括：根据获取的轨道交通目标站点及目标站点上游和下游相邻站点的客流量和客流速度，生成客流和速度时间序列；对客流和速度时间序列进行一阶差分运算，得到平稳时间序列；采用平稳时间序列的历史样本数据构建向量自回归模型；根据相同时段的原始客流量、客流和速度时间序列的历史样本数据，得到误差修正项；建立目标站点客流量和客流速度的向量误差修正模型；计算时间间隔t内目标站点客流量和客流速度的预测值。本发明提供的轨道交通站点短时客流状态预测方法及装置使用相关站点客流和速度参数数据，建立向量误差修正模型以进行目标站点客流量和客流速度的预测，提高了客流短时预测的准确性和可靠性。

主权项

1.一种轨道交通站点短时客流状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据获取的轨道交通目标站点及所述目标站点上游和下游相邻站点的客流量和客流速度，生成客流和速度时间序列{Sit，i＝1，2，3}，其中，所述客流量和客流速度由通道内的视频数据获取；Sit＝(qit，vit)T，i＝1、2、3，分别表示所述目标站点上游相邻站点、所述目标站点和所述目标站点的下游相邻站点，qit为客流量，vit为客流速度；对所述客流和速度时间序列进行一阶差分运算，得到平稳时间序列S′it＝(q′it，v′it)T，其中，S′it为第i个站点在时间间隔t内的一阶差分值；采用所述平稳时间序列的历史样本数据构建向量自回归模型；根据相同时段的原始客流量、所述客流和速度时间序列的历史样本数据，检验所述客流和速度时间序列{Sit，i＝1，2，3}之间的协整关系，得到误差修正项λecmt‑1；根据所述向量自回归模型以及所述误差修正项，建立目标站点客流量和客流速度的向量误差修正模型；根据所述向量误差修正模型和视频数据计算时间间隔t内目标站点客流量和客流速度的预测值。