【摘 要】
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随着城市轨道交通的发展与信息技术手段的进步,城市轨道交通的智慧运营已经成为了城市轨道交通发展的重要方向。在出行即服务（Mobility as Service）的精细化客流管控要求下,为乘客提供更准确、精细化的出行服务,是轨道交通智慧运营的发展要求。对车厢满载率进行感知与估计是精细化的管控手段之一,对于精准掌握和均衡地铁列车车厢运能实际利用率、车内乘客舒适度、制定与评估列车开行方案、合理安排列车发车
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随着城市轨道交通的发展与信息技术手段的进步,城市轨道交通的智慧运营已经成为了城市轨道交通发展的重要方向。在出行即服务（Mobility as Service）的精细化客流管控要求下,为乘客提供更准确、精细化的出行服务,是轨道交通智慧运营的发展要求。对车厢满载率进行感知与估计是精细化的管控手段之一,对于精准掌握和均衡地铁列车车厢运能实际利用率、车内乘客舒适度、制定与评估列车开行方案、合理安排列车发车时间间隔与车站客运组织管理、车站客流预警等方面具有重要作用。首先,本文介绍了面向车厢满载率计算的客流采集技术,车厢满载率为车厢的实际载客量/额定载客量。额定载客量是由列车的编组及车厢的立席密度来制定的。通过对目前适用于地铁客流量检测的技术的对比分析可知,车厢实际载客量,尤其是高密度人群场景下使用常规检测手段较难获得地铁列车实际载客量。因此,本文创新性的将WIFI探针及AFC断面客流数据相结合作为地铁车厢客流采集方式,从而克服传统采集方式在高密度人群场景下失效的缺陷。然后,本文建立了基于WIFI探针的地铁车厢客流量实时估计方法。根据WIFI探针的采集特点及客流特性,设计了WIFI探针在地铁列车车厢内的布设方案。通过对WIFI探针所采集数据的清洗与分析,研究并提出了基于WIFI探针数据的客流量估计方法。并以上海轨道交通11号线江苏路-桃浦新村区间为例,进行了实例验证。验证结果表明,由于WIFI探针在不同客流密度下采样率不同,导致无法获得不同密度下一致性的扩样公式,但清洗后的WIFI探针数据对于各车厢乘客比例的估计较为精确,MAPE为3.55%。因此可以使用WIFI探针作为各车厢客流比例的检测手段。接着,本文建立了基于AFC数据的地铁车厢客流量估计方法。使用person相关系数分析出与预测日所属特征类别相关性最大的特征日。选择LSTM（长短时记忆神经网络）作为AFC断面客流预测的模型,以11号线江苏路-桃浦新村区间为例,预测与WIFI探针测试日相同时段的每个断面的客流。根据预测得到的15分钟断面客流以及列车运行图,建立车厢平均客流估计模型,进一步得到列车全车客流、车厢平均客流。由预测结果可知,虽然由于不知道各节车厢的不均衡系数,无法得到准确的各节车厢客流,但该模型对于一列地铁列车的列车客流量估计准确度较高。最后,结合WIFI探针客流采集与AFC断面客流预测的优点,构建了地铁车厢满载率多源数据融合模型。根据WIFI探针和AFC断面数据的数据特性,选用按比例分配法对WIFI探针数据和断面清分客流数据进行融合。并与随机森林（Random Forest,RF）模型、基于WIFI探针及基于AFC数据的地铁车厢客流量估计方法进行了对比,对比发现,按比例分配法可以将地铁车厢满载率估计精度提高3%-18%。
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