城市轨道交通短时OD客流预测实验教学系统设计.pdf
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1、 ISSN1672-4305CN12-1352/N实 验 室 科 学LABORATORY SCIENCE第 26 卷 第 4 期 2023 年 8 月Vol.26 No.4 Aug.2023 城市轨道交通短时 OD 客流预测实验教学系统设计杨 群,罗 钦,赖怡纯,郭政阳,赖志鹏(深圳技术大学 城市交通与物流学院,广东 深圳 518118)摘 要:针对目前轨道交通运营管理实践教学中缺乏实验设备,学生缺少直观认知的问题,设计了基于地铁AFC 数据的城市轨道交通短时 OD 客流预测实验教学系统。系统分为数据准备、客流预测、结果评价三个模块,采用数据隔离方式解耦客流预测中的三个阶段,使用 B/S 架构
2、实现了多用户同时访问和实验。该教学系统为轨道交通专业学生进行客流预测实践提供了平台,已在深圳技术大学城市交通与物流学院实践课程中投入使用。关键词:城市轨道交通;客流预测;实验教学;实验系统设计中图分类号:G482 文献标识码:A doi:10.3969/j.issn.1672-4305.2023.04.014Design of experimental teaching system for short-term prediction of origin-destination passenger flow for urban rail transitYANG Qun,LUO Qin,LAI
3、Yichun,GUO Zhengyang,LAI Zhipeng(College of Urban Transportation and Logistics,Shenzhen Technology University,Shenzhen 518118,China)Abstract:In view of the lack of experimental equipment and students intuitive cognition in the cur-rent practical teaching of rail transit operation management,it is ne
4、cessary to design an experimental teaching system for short-term OD passenger flow prediction of urban rail transit based on AFC data of metro.The system is divided into three modules:data preparation,passenger flow prediction and re-sult evaluation.Data isolation is used to decouple the three stage
5、s of passenger flow prediction,and B/S architecture is used to realize multi-user access and experiment.The teaching system provides a platform for rail transit students to carry out passenger flow prediction practice,and has been put into use in the practical teaching of our college.Key words:urban
6、 rail transit;passenger flow prediction;experimental teaching;experimental system design 收稿日期:2021-05-26 修改日期:2022-10-08作者简介:杨群,硕士,实验师,研究方向为轨道交通客流预测。E-mail:yangqun 基金项目:深圳技术大学实验室与设备管理研究基金(项目编号:JS20200020)。近年来,我国主要中大型城市的市内轨道交通系统规划与建设蓬勃发展 1-2。为了有效提高城市轨道交通系统运营组织水平,其核心是要掌握运输客流规律,准确地预测出行客流的动向,以此为基础才能实现精细
7、化、智能化运营 3-4。在应用技术高校轨道交通运营管理等理论教学中,学生往往缺少直观认知,而在实验教学环节,由于缺少相应的实验设备,实践教学难以开展。本文设计了基于地铁 AFC 刷卡数据的城市轨道交通短时 OD 客流预测实验教学系统。实验过程中先对采集到的真实 AFC 数据进行统计处理,用以生成短时 OD 客流数据;接着在系统中集成了 AR-MA(自回归滑动平均模型)、ARIMA(自回归积分滑动平均模型)、卡尔曼滤波模型、RNN(循环神经网络)、LSTM(长短时记忆网络)几种主流的短时客流预测模型和方法 5-6,以及结果展示和对比模块,在实验教学环节中可以让学生自行通过不同方法预测短时客流,还
8、可以在创新实践课程中,对比不同方法的优劣,加深理解并且培养学生的科研兴趣;最后,为顺应线上线下结合的新常态教学,系统整体采用 B/S 架构和多用户技术,学生可以拥有独立的个人账号,独立进行实验和学习 7-8。杨群,等:城市轨道交通短时 OD 客流预测实验教学系统设计1 系统总体设计城市轨道交通短时 OD 客流预测实验教学系统,目标是实现从初始 AFC 数据采集,到全网络短时 OD 客流预测,和结果对比分析整个实验教学环节,同时满足多学生用户同时实验,还可以适应线上线下混合教学方式。系统总体采用模块化方式设计,将 OD 短时客流预测整个流程切分成几个独立模块,各独立模块可单独输出实验结果,也可以
9、将前置模块的输出结果当作后置模块的输入。这样做可以方便实验教师针对不同的实验实践教学环节,开展不同程度和不同目的的教学,也可根据学生学习和实践效果,动态调整教学内容。如图 1 所示,短时OD 客流预测实验教学系统包括如下模块,各模块组成完整的实验流程。图 1 系统总体架构框图1.1 原始数据清洗原始数据清洗模块中,需要导入的数据是原始的 AFC 刷卡数据,AFC 原始数据示例见表 1 所示,其中,START_DATE 是乘客进站刷卡时间,TRADE_DATE 是乘客出站刷卡时间,START_ADDRESS 是进站站点,TRADE _ADDRESS 是出站站点,表格中的数字是站点编号,每个站点有
10、唯一的站点编号。支持格式包括 excel 文件,mysql 数据表,txt 文本格式,导入数据需要有固定列名。数据清洗所要做的工作,主要包括数据去重,数据去空,剔除非法时间段的数据,还要剔除逻辑错误数据,包括同站进出,出站时间小于进站时间,同时会去除掉无用的列,为了提高后续处理性能。清洗完成后,可以选择导出结果数据,保存中间结果。1.2 短时 OD 客流数据生成模块需要导入的数据是清洗后的正确的 AFC 刷卡数据,同时设置 5min,10min 和 30min 三个时间间隔选项,主要功能是通过海量的 AFC 刷卡数据,基于选定的时间间隔,针对轨道交通网中所有的 OD 对统计短时客流量。统计规则
11、是只要 AFC 数据中某OD 数据在时间间隔内没有出站记录,即在该统计时段的客流数据上自加 1,OD 客流数据示例如表 2所示,其中 OD_PAIRS 代表的是 OD 对,数据中,下划线前是 O 站点编号,下划线后是 D 站点编号,表中以 15min 客流统计为例。同样的,客流数据生成后,也可以单独导出,保存中间结果。表 1 AFC 原始刷卡数据START_DATE(进站刷卡时间)START_ADDRESS(进站站点)TRADE_ADDRESS(出站站点)TRADE_DATE(出站刷卡时间)8:59:55126302100012680170009:33:168:59:5512410210001
12、2680120009:44:058:59:55126303100012680120009:47:248:59:55126102400012630250009:48:138:59:55126801700012620160009:37:20 深圳地铁 2018/4/1表 2 短时 OD 客流量示例(人次/15min)OD_PAIRS(OD 对)9:00:009:15:009:30:009:45:001263021000_126303100054271263021000_126304100021351263021000_1263051000172120101263021000_12630610001
13、2161681263021000_12630710006489 深圳地铁 2018/4/1951.3 短时 OD 客流预测模块短时 OD 客流预测模块,需要导入的数据,包括上一步导出的客流数据,模块包括了 ARMA、ARI-MA、卡尔曼滤波模型、RNN、LSTM,5 种客流预测方法,预测的方法虽然不同,但是预测的目的,都是采用历史一段时间的 OD 客流数据,去预测未来一段时间的 OD 客流。通常,在导入客流数据时,要预留30%的数据量,用以保证在后一模块评价预测的准确性,以及对比分析不同方法的预测结果。所以,预测的时间段选择,通常要和预留数据的长度相吻合。当然如果是单独使用本模块进行短时客流预
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