【摘 要】
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近年来,我国城市轨道交通由大规模建设转为大规模安全服役阶段,轨道交通网络规模不断扩大,客流运营与管理压力日益提升,轨道交通网络供给与客流需求运力匹配的协调至关重要。在当前新技术、新算法和新理念的综合加持下,轨道交通系统迎来了一大波创新性的研究成果,轨道交通客流预测方法的研究也受到广泛的关注。准确的客流预测在轨道交通列车调控、轨道交通警报发布、服务效率提升的工作中起到至关重要的作用。然而,在城市轨道
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近年来,我国城市轨道交通由大规模建设转为大规模安全服役阶段,轨道交通网络规模不断扩大,客流运营与管理压力日益提升,轨道交通网络供给与客流需求运力匹配的协调至关重要。在当前新技术、新算法和新理念的综合加持下,轨道交通系统迎来了一大波创新性的研究成果,轨道交通客流预测方法的研究也受到广泛的关注。准确的客流预测在轨道交通列车调控、轨道交通警报发布、服务效率提升的工作中起到至关重要的作用。然而,在城市轨道交通客流规模扩张和城市用地布局多变的复杂环境下,轨道交通“网-线-站”多粒度动态客流预测非常困难,同时在外部因素的干扰下,例如环境因素、节假日、大型活动等,高度的非线性和不确定性给客流预测带来了严峻的挑战。因此,构建融合巨量异构客流和复杂外在因素的轨道交通高精度预测模型极为迫切。数据源是轨道交通客流预测的关键基础,面对海量多源数据,数据的整理、清洗、特征提取和建模等各个环节都异常重要。本文主要采用轨道交通进出站刷卡数据（AFC数据）和外部的环境数据,以城市轨道交通网络和站点的进站客流为研究对象,开展轨道交通乘客出行特征分析、短时客流预测方法等方面的基础理论和应用方法研究,构建了仅考虑轨道交通客流特征的预测模型和额外融合复杂外在因素的客流预测模型。具体研究内容如下:（1）轨道交通客流特征挖掘。结合乘客三个月的AFC刷卡数据对乘客出行链以及客流量时空特征做了深入的挖掘和分析。从时间、空间两个方面对站点客流分布特征进行深入挖掘,在时间特征中分析工作日和周末的客流特点;在空间特征中分析不同站点间的流向特征;在时空特征中提取5种不同类别时空特征的站点,分别为双峰型车站、早高峰单峰型车站、晚高峰单峰型车站、全峰型车站和无峰型车站。（2）基于深度神经网络的轨道交通客流短时预测模型基础框架。以GCN图神经网络结构、Bi LSTM神经网络结构为基础梳理二者的计算原理,将GCN模型中对图节点特征把握的隐藏属性融合到Bi LSTM模型的输入时间序列中,构建可以同时捕捉站点空间特征以及客流分布时间特征的时空图卷积模型,简称BT-GCN,以该模型框架为基础,针对不同的输入数据特征进行进一步扩展。（3）考虑巨量客流特征的轨道交通网络客流预测方法。提出一种可以捕捉历史数据对目标时段进站客流值影响程度的ATT-BT-GCN模型。通过在BT-GCN模型中融合注意力机制模块,将BT-GCN模型中每一步输出的时序向量作为注意力机制层的输入,并进行权重分配,将历史数据中与预测时段相关度较大的向量分配较大的权重,实现对高相关性历史数据的特征强化工作。最终与基线模型进行对比,结果表明本文提出的ATT-BT-GCN模型在中短期的预测工作中有着较强的能力,其中中期预测较基线模型精度提升明显。（4）考虑巨量客流特征和复杂外因的轨道交通网络客流预测方法。本文中提出一种考虑多维影响因素的IEF-BT-GCN模型。首先定义外部影响因素内容,本文将外部因素分为时空加强特征和环境影响因素特征两方面,在时空加强特征中分别对时间和空间两个维度进行特征加强工作;在环境影响因素特征中利用单因素分析法提取最相关的降雨量特征作为天气影响因素,同时对节假日、公休日和工作日三种日信息进行编码作为节假日特征。之后将原始输入的进站客流时间序列与外部影响因素融合,得到特征耦合模块IEF,将IEF整体作为输入利用BT-GCN模块进行预测工作。最终与基线模型进行对比,结果表明本文提出的IEF-BT-GCN模型在短时预测中有着最为突出的能力。
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