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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明提供的一种客运信息可视化的客运量预测系统，包括：数据获取模块、数据库、分析预测模块、可视化交互模块和数据管理模块，运用可视化与用户交互技术，集查询、统计、数据挖掘和分析于一体，在建立和完善数据汇交、数据更新的机制的基础上，通过对全国旅客客运量、城市旅客发送量、旅客出行量等基础数据和专题信息的汇集、整合，基于数据建立预测模型，观测客运市场需求，开展异构、异源、海量数据资源的深度挖掘，为列车开行方案的制定提供依据。通过可视化界面以及数据管理功能，直接面向用户提供友好的人机交互界面，方便非专业的管理与决策人员操作。同时为相关部门提供数据共享和信息化服务，为铁路局的管理决策提供支撑。

主权项：1.一种客运信息可视化的客运量预测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于通过python和或scrapy爬虫框架从源数据中爬取客运历史数据，以及对该客运历史数据进行预处理；所述数据获取模块对客运历史数据进行预处理的过程包括：对所述客运历史数据进行分类识别，过滤出错误、残损数据；在数据库内设置一个或多个数据分区，对分类识别后的客运历史数据进行抽取、转换和装载处理，合并到相对应的所述数据分区中；数据库，与所述数据获取模块通信连接，用于存储所述数据获取模块爬取的客运历史数据；分析预测模块，与所述数据库和数据获取模块通信连接，用于：基于该客运历史数据，通过灰色预测模型进行分析计算，获得预测结果；对所述预测结果中的非结构化数据进行结构化处理；所述分析预测模块基于客运历史数据，通过灰色预测模型进行分析计算，获得预测结果的过程包括：从所述客运历史数据中抽取客运量数据；基于该客运量数据，通过灰色关联度模型进行关联度计算；通过单变量灰色预测模型，从完成该关联度计算的客运量数据中计算提取影响因素预测数据；基于该影响因素预测数据，通过多因素灰色预测模型，获得所述预测结果；所述分析预测模块还用于：应用模型对影响因素进行旅客出行需求弹性分析，包括：基于出行距离的旅客出行需求弹性分析；基于发、到城市类型的出行需求弹性分析；基于出行目的的出行需求弹性分析；基于出行者收入的出行需求弹性分析；分析不同方式间分担率、动车和普速分担率，变动因素是离散选择模型的效用因素速度、费用；确定起点和终点城市社会经济变量及各竞争运输方式服务属性的效用值；以出行距离为主分类，将上述属性值代入相应分类模型，计算得到高铁在全方式OD中的比例；结合高铁运量，推算得到全方式OD量；确定起点和终点城市社会经济变量及各竞争运输方式服务属性的效用值；以出行距离为主分类，将上述属性值代入相应分类模型，计算得到高铁在全方式OD中的比例；结合高铁运量，推算得到全方式OD量；可视化交互模块，与所述分析预测模块、数据库和数据获取模块通信连接，用于对该预测结果进行可视化输出，接收任务请求；该可视化输出的形式包括图形信息和图文分析信息；包括：基础统计图形子模块，用于通过图形信息的方式输出所述预测结果；基于数据类型可视化子模块，用于通过图文分析信息的方式输出所述预测结果；交互子模块，用于输出可自定义的图形或图表，并通过该可自定义的图形或图表接收任务请求；数据管理模块，所述可视化交互模块通过该数据管理模块与所述数据库通信连接，用于管理所述数据库的访问权限，包括：设置用于所述可视化交互模块连接所述数据库的多个访问接口；对该多个访问接口设置不同的访问权限。

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