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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明属于轨道交通技术领域，涉及一种基于数字孪生模型的城市轨道交通线网客流分布预测方法及系统。现有线网客流分布预测技术在为交通运营管理提供全方位支持上仍存在限制，尤其针对基于当前时间未进站客流分布状况的预测。本发明提供了一种基于数字孪生模型的城市轨道交通线网客流分布预测方法，分析单个乘客在城轨交通系统中的时空特征规律；实时监测线网客流分布状态，以数字孪生技术为指引，实现线网客流分布仿真。本发明提供的基于数字孪生模型的城市轨道交通线网客流分布预测方法及系统通过获取的客流相关数据及数字孪生模型将预测后的分布状态直观显示，便于运维人员清晰掌握交通系统中客流分布状况，为行车调度和城客流管控提供参考。

主权项：1.一种基于数字孪生模型的城市轨道交通线网客流分布预测方法，包括预测系统，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：建立物理城市轨道交通系统与本系统的数据传输接口，获取实时、历史AFC数据、线网参数、站点参数相关数据；步骤S2：依据所获取的AFC数据，分析乘客个体出行地ID、出行时间、目的地ID、到达时间、出行频率参数，分析得到乘客个体在城市轨道交通系统中的出行特征规律；步骤S3：利用城市轨道交通系统中的乘客历史AFC数据，统计分析历史客流量数据，对进站短时客流预测，对未进站乘客获取乘客进站时间分布函数，预测乘客个体进站具体时间；基于乘客个体进站时间，刻画乘客个体站内行为特征，确定乘客本次出行的目的地；对已进站乘客的时间获取乘客的出行特征规律矩阵，在特征唯一、不唯一、无匹配情况下，选择不同目的地的预测算法获取乘客个体出行目的地，并对已进站和未进站乘客预测目的地；步骤S4：设计本系统与城市轨道交通系统数字孪生模型参数接口以实现本系统与城市轨道交通系统数字孪生模型参数传递；步骤S5：依据乘客个体行为分析特征，构建或修正客流个体行为模型，包括利用乘客个体行为习惯规则，并将此模型连接到城市轨道交通数字孪生模型中，实现对不同站点、线路数字孪生模型中，客流规则模型、行为模型的建立或修正；步骤S6：利用AFC数据挖掘所得的乘客个体行为特征数据及网络传输技术，输送给轨道交通数字孪生模型系统不同站点、线路乘客行为模型构建所需要的数据；基于所构建的个体行为模型，在不同站点、线路中模拟仿真客流个体的分布状态；集成不同站点、线路数字孪生模型中的客流个体分布状态于城市轨道交通数字孪生系统，用于直观全局显示给交通管理人员。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京交通大学 一种基于数字孪生模型的城市轨道交通线网客流分布预测方法及系统