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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明涉及一种基于预测数据的地铁拥挤缓解方法及系统，方法包括：获取地铁网络运营信息、结构数据和历史OD客流数据；构建地铁OD客流预测模型预测OD客流数据；识别出地铁网络中的拥挤区间及拥挤区间的主要客源；将主要客源对应的地铁站点作为实施客流控制的目标站点；以各目标站点的进站客流控制率作为决策变量，以目标站点的延误乘客总人数最小作为目标条件，构建得到客流控制优化模型；对客流控制优化模型进行求解，确定各目标站点的最优进站客流控制率及客流控制时段，得到地铁客流控制结果。能够有效降低拥挤区间上的客流量，缓解地铁拥挤。
主权项：1.一种基于预测数据的地铁拥挤缓解方法，其特征在于，包括：获取地铁网络运营信息、结构数据和历史OD客流数据；根据所述历史OD客流数据构建得到地铁OD客流预测模型，使用所述地铁OD客流预测模型进行预测得到预测OD客流数据；根据所述地铁网络运营信息、所述结构数据和所述预测OD客流数据，识别出地铁网络中的拥挤区间及所述拥挤区间的主要客源，所述主要客源至少为一个；将所述主要客源对应的地铁站点作为实施客流控制的目标站点，所述目标站点至少为一个；确定所述拥挤区间的拥挤时段及每个目标站点的客流控制时段，所述客流控制时段包括多个分阶段；将所述目标站点的进站乘客分配到地铁网络区间上，以各目标站点的进站客流控制率作为决策变量，以所述目标站点的延误乘客总人数最小作为目标条件，构建得到客流控制优化模型；所述进站客流控制率表示每个目标站点在每个时间窗阻止乘客进站的比例；对所述客流控制优化模型进行求解，确定各目标站点的最优进站客流控制率及客流控制时段，得到地铁客流控制结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于预测数据的地铁拥挤缓解方法及系统
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