买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明公开了基于动态客流的城轨线网行车调度辅助决策系统，通过基础预测单元借助灰色模型对高峰时刻的客运流量进行预测，得到对应站点的客运流量；之后借助数整单元接收到客运流量并将其传输到中控单元；当然数整单元也可以在将客运流量传输到中控单元之前对其根据实际的数据进行一定程度的更新，本申请给出了两种方式；之后利用承载调度单元用于根据过往数据和所有单项运输线的实搜流量进行两种方式的深度挖掘，并根据深度挖掘的结果产生超限信号和增项点；中控单元用于根据超限信号和增项点给管理人员提出相关建议，便于更好的应对高峰时刻的大量人流，避免无序化调配，造成人员滞留或者无法离开的情况出现；本申请简单有效，且易于实用。

主权项：1.基于动态客流的城轨线网行车调度辅助决策系统，其特征在于，包括基础预测单元、数整单元、中控单元、承载调度单元和展示单元；其中，所述基础预测单元用于借助灰色模型对高峰时刻的客运流量进行预测，得到对应站点的客运流量，高峰时刻指代为节假日和春运；基础预测单元用于将客运流量传输到数整单元，数整单元接收到客运流量并将其传输到中控单元；承载调度单元用于根据过往数据和所有单项运输线的实搜流量进行两种方式的深度挖掘，并根据深度挖掘的结果产生超限信号和增项点；承载调度单元用于将超限信号和增项点传输到中控单元，中控单元用于将超限信号和增项点传输到展示单元，展示单元在接收到中控单元传输到超限信号和增项点时自动显示“当前项目无法承载本次运输，建议增加+增项点”；承载调度单元用于搜集过往数据，过往数据为近三年对应站点的人流总量，以及单项运输线对应的人流分量，并对过往数据进行深度挖掘；过往数据具体包括若干个单项运输线一起组合成的单项运输线组，对应的人流分量构成人流分量组；单项运输线指代为对应城市包含的若干种交通工具，具体包括地铁、公交、打车和其他；深度挖掘的具体方式为：步骤一：获取到过往数据，即为人流总量，单项运输线组和对应的人流分量组；步骤二：从单项运输线组内任选一单项运输线，获取到其连续三年的人流分量，将对应的人流分量除以当年对应的人流总量，得到三个单项人占比；步骤三：对三个单项人占比进行均值求取，若三个单项人占比均与均值的差值小于X1，X1为用户预设数值，此时将该均值标记为对应单项运输线的确项占比；否则将上一年的单项人占比标记为对应单项运输线的确项占比；步骤四：之后对单项运输线组内剩余的单项运输线进行步骤二到步骤三的处理，得到所有单项运输线的确项占比；步骤五：获取到所有的单项运输线，直接获取到单项运输线在对应高峰时刻的满载人流量；步骤六：之后根据客运流量和对应的确项占比，将二者相乘，得到所有单项运输线的预实人流量；步骤七：之后根据公式计算偏差视比，具体偏差视比计算公式为：偏差视比=（预实人流量-满载人流量）满载人流量；步骤八：将所有单项运输线的偏差视比相加，得到测向偏差；若测向偏差X2，产生超限信号，并将偏差视比超过X2的单项运输线标记为增项点；否则不做处理，此处X2为管理人员预设数值；步骤八中的X2的取值根据下述方式具体确定：从测向偏差取值1.1开始起进行实地模拟，或者实际场景测算情形；得到对应的客运流量中每一名乘客到达对应该站点之后，离开站点三公里范围外的实际用时；对实际用时进行均值求取，得到均离时间，当均离时间小于40分钟时，此处对测向偏差进行增加，每次增加0.05，直到均离时间大于等于40分钟，此时将对应的侧向偏差标记为X2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 通控研究院(安徽)有限公司 基于动态客流的城轨线网行车调度辅助决策系统