一种基于afc客票数据的城市轨道交通客流分析方法
【专利摘要】本发明提供一种基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，以城市轨道交通AFC系统历史客票数据为基础，结合城市轨道交通网络和实绩列车运行图，从车站、线路/区间和路网三个层面系统地分析城市轨道交通客流的时空分布特性，同时为客流时空分布提供了良好的二维/三维可视化技术和过程演化的重现技术。本发明具有较好的先进性、实用性和通用性，利用本发明可以从不同层面系统全面地掌握城市轨道交通网络客流的时空分布特征，为城市轨道交通运营管理和组织优化提供良好的科学数据和支撑依据，同时为城市轨道交通网络客流时空分布演化过程重现和客流演化规律研究提供了有效的技术途径。
【专利说明】一种基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能化数据挖掘【技术领域】，尤其涉及一种基于AFC客票数据的城市轨 道交通客流分析方法。
【背景技术】
[0002] 城市轨道交通（RailTransit，以下简称：ATS)具有运量大、速度快、安全、准点、 保护环境、节约能源和用地等特点，是城市公共交通系统的骨干系统。根据中国城市轨道交 通协会统计，截至2013年年末我国累计有19个城市建成投运城市轨道交通线路87条，运 营里程达2539km。北京、上海和广州等城市的轨道交通已经从单线运营、骨架网络逐步发展 到网络化状态，乘客出行可达性和轨道交通吸引力得到大幅提高，有效地降低了地面交通 压力。自动售检票系统（AutomaticFareCollection,以下简称：AFC)是城市轨道交通最 基本和最重要的系统之一，国外经济发达城市的轨道交通普遍采用这种管理系统并发展到 相当高的技术水平。我国城市轨道交通自动售检票系统和设备最初从美国引进，近年来我 国进行大量开发和研制工作，提供了多种形式的产品，技术水平也在不断提高。作为城市轨 道交通的重要服务窗口，自动售检票系统为乘客出行提供便捷可靠的自动售票和自动检票 服务。自动售检票系统详细记录了城市轨道交通乘客的进站/出站站点和时间信息，不仅 掌管着轨道交通运营的经济命脉--票务收入，还系统掌握着轨道交通线路各车站的每天 客流量和完整的客流动态信息，可以为城市轨道交通的运营、管理和决策提供大量的科学 数据和依据。
[0003] 轨道交通线网客流特征实质上是车站客流时空分布叠加及交换的效果体现。城 市轨道交通客流分析是日常运营中的一项基本工作，主要掌握城市轨道交通客流基本信息 并进行比较分析，从而为运营管理、运力配置和调度指挥提供有效参考。客流分析通常以 AFC系统记录的完整客票数据为信息来源，例如，北京地铁运营客流分析系统根据AFC系统 客票数据获得运营生产各种报表（日、周和月度）进行比较分析，并计算相应的客流数量指 标，成都地铁AFC系统能够以车站为单位统计单位时间（最小为Imin)的进出站客流量，通 过统计可以获得单条线路或路网的客流量。
[0004] 目前，国内外研究学者对网络化条件下城市轨道交通客流的科学研究主要是从不 同层面分析城市轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律，为客流预测模 型的参数选择和网络化运营工作提供参考。在实际工作中，城市轨道交通客流分析主要是 以AFC系统客票数据为基础直接进行报表式的客流数量统计分析，没有深入发掘和有效利 用AFC系统客票数据蕴含的信息。
[0005] 总的来说，城市轨道交通现有客流分析系统/客流分析工作缺乏系统性、动态性 和微观性，主要体现在：（1)客流比较分析主要同一对象纵向时间维度的比较分析，缺乏类 似对象间的横向比较分析；（2)未深入分析城市轨道交通网络上客流OD的时间分布特性和 演化规律；（3) -般基于K短路的阻抗来分配客流路径，未结合城市轨道交通网络和实绩 列车运行图来准确确定乘客出行路径和乘坐车次；(4)没有分析列车在不同区间的载客量 /拥挤程度和不同时段区间断面客流量变化情况。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供一种具备良好的实用性、 先进性、可操作性和通用性的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法。
[0007] -种基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，包括以下步骤：
[0008] 步骤1:抽象描述城市轨道交通网络为G= (V，E)，其中V为车站集合，E为线路相 邻车站间区间集合，获取线路信息、车站信息、区间信息，并根据所述线路信息、车站信息、 区间信息利用K短路算法计算不同车站间的可供乘客选择的路线方案和路径长度；其中， 所述线路信息指某个城市所有轨道的线路总数量；所述车站信息指该城市轨道交通车站名 称或者编号、车站类型和所属线路信息；所述区间信息指相邻两个车站之间的线路，包括区 间衔接车站、区间方向和区间距离；
[0009] 步骤2:从城市轨道交通调度指挥中心的实绩列车运行图获取列车运行信息，所 述列车运行信息包括列车运行过程中在沿途车站的出发/到达时刻和不同站间区间的实 际运行时间长度；
[0010] 步骤3 :从AFC系统获取客票数据并将其转化为客流OD数据，每一条客流OD数据 包括进站车站、出站车站、进站时间和出站时间；
[0011] 步骤4 :乘客进站时间时刻和出站时间时刻和OD车站间的列车运行时间长度存在 耦合关系，通过比较乘客在城市轨道交通系统内的停留时间与OD车站间不同可选路径的 时间长度确定该乘客从〇站到D站的出行路径和换乘车站；所述停留时间指：出站时间和 进站时间的时间差；
[0012] 以乘客出行路径上的换乘站为分界站将其出行路径细分为若干子路径，根据子路 径列车运行时间长度的比例关系分配将乘客在城市轨道交通系统内的停留时间分配给各 子路径，并确定乘客在每个子路径OD车站的到达时间和出发时间；
[0013] 比较乘客在子路径OD车站的到发时刻和该路径上列车在车站的到发时刻，确定 该乘客在任意子路径上乘坐列车的车次和在换乘站换乘的时间；
[0014] 步骤5:根据以上信息分析车站层面客流状况。
[0015] 进一步地，如上所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，所述步 骤5还包括分析线路/区间层面客流状况。
[0016] 进一步地，如上所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，所述步 骤5还包括分析路网层面客流状况。
[0017] 进一步地，如上所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，所述车 站层面客流分析包括以下步骤：
[0018] 步骤①基于单条客流OD信息统计分析获取车站进站客流量和出站客流量的时间 分布；
[0019] 步骤②分析某时段内以该站为0站的前η个主要客流去向分布情况；
[0020] 步骤③分析某时段内以该站为D站的前η个主要客流来源分布情况；
[0021] 步骤④根据客流OD的换乘信息分析单个换乘站不同衔接方向间换乘客流的时间 分布；
[0022] 步骤⑤根据前述分析内容与其它车站的横向比较分析及同一车站不同日期/时 段的客流纵向比较分析；
[0023] 步骤⑥基于客流数据变化情况分析不同类型典型车站客流的发展规律。
[0024] 进一步地，如上所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，所述线 路/区间层面客流分析状况包括以下步骤：
[0025] 步骤①基于所述步骤4中获得的单条客流OD对应的乘客乘坐列车车次和换乘信 息，基于列车运行区间信息通过数据统计累加得到所有列车在不同区间的载客人数，以列 车定员为基础计算得到列车在不同区间的乘客拥挤程度；
[0026] 步骤②以实绩列车运行图为基础，以区间运行线粗细程度来表征列车在该区间的 载客量/拥挤程度，获得单条线路列车载客量/拥挤程度的二维图形显示；
[0027] 步骤③以时间为X轴，线路车站为y轴，载客量为z轴绘制列车载客量的三维客流 波形曲线，以表征以列车为载体的客流在线路区间的时间分布特征；
[0028] 步骤④进行线路/区间客流横向和纵向两个维度的分析比较以掌握客流变化特 点和传播演化规律。
[0029] 进一步地，如上所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，所述路 网层面客流分析状况包括以下步骤：
[0030] 步骤①以列车区间载客量为基础，通过数据累加获取任一时段不同区间的客流 量，获得路网客流时空分布情况；
[0031] 步骤②以路网拓扑结构为基础，基于时间戳向前推进从而重现客流时空演变过 程；
[0032] 步骤③以客流OD数据为基础，计算路网客流总量、轨道交通系统的客流承载总量 及时间分布情况；
[0033] 步骤④计算乘客平均出行距离、平均出行时间及相应项目随日期/时间的变化规 律。
[0034] 本发明以城市轨道交通AFC系统客票数据为基础，结合城市轨道交通网络和列车 运行图，从车站、线路/区间和路网三个层面系统地分析客流的时空分布特性，并提供了良 好的二维和三维可视化显示技术。除既有客流分析系统的常规客流分析外，本发明为不同 客流分析项目提供了纵向时间维度和横向同类项目间的比较分析，分析了路网客流OD的 时间分布特性，并结合路网结构和列车运行图来确定乘客出行路径和乘坐车次，分析列车 在不同区间的拥挤程度和区间断面客流量随时间变化情况。本发明从不同层面系统深入分 析城市轨道交通客流的时空分布特征，可以为城市轨道交通客流传播规律研究和运营管理 决策提供有效的科学数据和支撑依据，具备良好的实用性、先进性、可操作性和通用性。
【专利附图】
【附图说明】
[0035] 图1为本发明城市轨道交通网络抽象描述前网络图；
[0036] 图2为本发明城市轨道交通网络抽象描述后网络图；
[0037] 图3为本发明客流OD与列车车次耦合关系示意图一；
[0038] 图4为本发明客流OD与列车车次耦合关系示意图二；
[0039] 图5为本发明OD客流路径选择原理示意图；
[0040] 图6为本发明客流路径分段分配示意图；
[0041] 图7为本发明M站某节假日进出站客流的时间分布图；
[0042] 图8为本发明M站早高峰时段进出站客流量的时间分布图；
[0043] 图9为本发明M站晚高峰时段进出站客流量的时间分布图；
[0044] 图10为车站进/出站客流量时间分布横向分析示意图；
[0045] 图11为车站进/出站客流量时间分布纵向分析示意图；
[0046] 图12为车站进/出站客流量时间分布混合分析示意图；
[0047] 图13为车站进/出站客流量时间分布二维比较分析示意图；
[0048] 图14为换乘站换乘衔接方向示意图；
[0049] 图15为列车-区间载客量/拥挤程度的二维图形一；
[0050] 图16为列车-区间载客量/拥挤程度的二维图形二；
[0051] 图17为列车在不同区间载客量显示的三维示意图；
[0052] 图18为区间时段客流量加和示意图；
[0053] 图19为城市轨道交通出行距离分布示意图；
[0054] 图20为以车站为基本单元的客流OD分布示意图；
[0055] 图21为以组团模块为基本单元的客流OD分布示意图；
[0056] 图22为路网客流分布情况示意图。
【具体实施方式】
[0057] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面本发明中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0058] 本发明先对以下名称进行解释：
[0059] AFC客票系统：是基于计算机、通信、网络、自动控制等技术，实现轨道交通售票、 检票、计费、收费、统计、清分、管理等过程的自动化系统。自动售检票系统为乘客出行提供 便捷可靠的自动售票和自动检票服务。自动售检票系统详细记录了城市轨道交通乘客的进 站/出站站点和时间信息，掌握着轨道交通线路各车站的每天客流量和完整的客流动态信 肩、。
[0060] 列车运行图：城市轨道交通列车运行图也称时距图，是城市轨道交通系统的综合 计划和运输组织的基础，也是城市轨道交通系统各部门协同工作，维持全线列车与旅客组 织的秩序，保证系统运行安全和旅客服务质量的前提和基础。列车运行图规定了列车运 行的次序、停站和出发到达时间，其编制质量的高低直接影响运输组织的效率和安全可靠 性。
[0061] 实绩列车运行图：列车运行图是城市轨道交通系统的综合计划，然而在实际运输 生产过程中列车运行可能受到各种因素影响而偏离既定计划，列车运行的实际信息绘制为 运行图即为实绩列车运行图。
[0062] 客流0D:城市轨道交通乘客从车站A进站上车，乘坐列车到达B站或途中在C、D、 E等站换乘后到达B站，则该乘客出行产生了一个客流0D，车站A为0点，车站B为D点。
[0063] 本发明提供的基于AFC系统客票数据的城市轨道交通客流分析方法，以城市轨道 交通AFC系统历史客票数据为基础，结合城市轨道交通网络和实绩列车运行图，从车站、线 路/区间和路网三个层面系统地分析客流的时空分布特性，同时能实现良好的二维和三维 可视化分析和客流时空分布演化过程重现。为基于AFC系统客票数据、城市轨道交通网络 和实绩列车运行图实现客流时空分布特征分析和乘客出行规律研究，本发明采用如下工艺 步骤实现目标：
[0064] 第一步：抽象描述城市轨道交通网络为G= (V，E)，V为车站集合，E为线路相邻车 站间区间集合，获取线路、车站、区间基本信息并计算不同OD车站间的可选路径和路径长 度。
[0065] 第二步：从城市轨道交通实绩列车运行图获取列车运行信息，主要包括列车在车 站的出发/到达时刻和不同站间区间的实际运行时间长度。
[0066] 第三步：从AFC系统获取客票数据并将其转化为客流OD数据，每一条OD数据包括 进站车站、出站车站、进站时间和出站时间。
[0067] 第四步：根据客流OD数据和列车运行信息的时间耦合关系计算确定该条OD乘客 的出行路径、乘坐列车车次、换乘车站和换乘时间等信息。
[0068] 第五步：车站层面客流分析。（1)基于单条客流OD信息统计分析获取车站进站客 流量和出站客流量的时间分布；（2)分析某时段（重点分析进站高峰时段）内以该站为0站 的前η个客流主要去向分布情况；(3)某时段（出站高峰时段）内以该站为D站的前η个客 流主要来源分布情况；(4)根据客流OD的换乘信息分析单个换乘站不同衔接方向间换乘客 流的时间分布；（5)前述分析内容与其它车站的横向比较分析以及与该车站不同日期/时 段的客流纵向比较分析；(6)基于客流数据分析不同类型车站客流尤其是大客流的发展规 律。
[0069] 第六步：线路/区间层面客流分析。（1)基于第四步中获得的单条客流OD乘客乘 坐列车车次和换乘信息，通过数据统计累加得到所有列车在不同区间的载客人数，以列车 定员为基础计算得到列车拥挤程度。（2)以实绩列车运行图为基础，以区间运行线粗细来表 征列车在该区间的载客量/拥挤程度，获得单条线路列车载客量/拥挤程度的二维直观显 示。（3)以时间为X轴，线路车站为y轴，载客量为ζ轴绘制列车载客量的三维波形曲线，直 观地表征客流在线路区间的时间分布特征，发现。（4)进行线路/区间客流横向和纵向两个 维度的分析比较以掌握客流特点和演化规律。
[0070] 第七步：路网层面客流分析。（1)以列车区间载客量为基础，通过数据累加获取任 一时段不同区间的客流量，获得路网客流时空分布情况；（2)以路网拓扑结构为基础，随时 间推进重现客流时空演变过程；（2)以客流OD数据为基础，计算路网客流总量、系统内客流 承载量及时间分布情况；（3)计算乘客平均出行距离、平均出行时间及随时间变化情况。
[0071] 具体地，本发明总体技术方案为通过城市轨道交通网络抽象描述、实绩列车运行 图信息处理、AFC系统客票数据转化为OD数据、基于时间耦合关系的出行路径和乘坐车次 确定、车站/线路（区间）/路网不同层面的客流分析等工艺系统地分析城市轨道交通客流 时空分布特性，并实现良好的二维和三维可视化技术和客流时空分布演化过程重现，满足 城市轨道交通不同层面和不同用户客流分析和信息深入挖掘需要。
[0072] 城市轨道交通网络抽象描述
[0073] 利用图论理论将城市轨道交通网络抽象描述为G= (V，E)，将车站和相邻车站间 的线路区间分别抽象描述为网络节点V和以距离为权重的双向有向弧e。城市轨道交通网 络抽象描述方法如图1和图2所示，Gk = (Vk，Ek)为G的子图，表示城市轨道交通第k条线 路，其中Vk和Ek分别表示第k条线路上车站与弧的集合，Vkk, =VkΠVk,为第k条线路和第 V条线路的换乘车站的集合。eg表示由车站i指向相邻车站j，与eji连接相同的两个车 站，但方向相反。Iij表示弧eg的长度（m)，Iij =I#。
[0074] 根据网络车站节点之间的连接关系计算获得车站i和车站j之间所有可达路径 的集合Ry计算集合Ru其中所有路径的距离并按照距离升序排列，为％中的第q个 元素，表示车站i和车站j之间的第q条最短路。ruP以路径途径车站的顺序集合表示， 如= {2, 3, 4, 5, 6}，Iup为车站i和车站j之间的第p条最短路的长度，为途经 IupK需的最短时间。遍历所有车站组合，获取V中任意两个车站之间的全部可达路径集 合。
[0075] 实绩运行图信息处理
[0076] 从城市轨道交通调度指挥中心OCC的ATS系统获取某日实绩列车运行图，通过数 据处理获取列车在运行过程中在不同车站的出发时分和到达时分并保存。K为列车车次集 合，keK，TNk为列车k的车次，其在车站i的出发时间和到达时间分别为tfk;i和tdti， 列车在始发车站无到达时间，而在终到车站无出发时间。
[0077] 此外，城市轨道交通网络化运营实质上仍然是以单条线路为单位组织列车运行， 根据实绩列车运行图信息可以迅速获得不同车站OD之间的实际运行时间。
[0078] 上述第三步从AFC系统获取客票数据并将其转化为客流OD数据，每一条OD数据 包括进站车站、出站车站、进站时间和出站时间。
[0079] 具体地，AFC系统客票数据处理
[0080] 从城市轨道交通调度指挥中心OCC获取研究对象日期的AFC票务系统数据记录集 Q，单条客票数据记录qeQ:
[0081 ]q= {ID,，CN,，CT,，ET,，ES,,EG,，ETMJ ⑴
[0082] 式中，IDq--客票记录顺序编号；
[0083] CNq--客票票卡编号（单程票或一卡通等票卡编号）；
[0084] CTq--客票类型，单程票或一卡通等类型；
[0085] ETq--事件类型，此处包括进站检票和出站检票两种类型；
[0086] ESq-事件发生车站，ETq为进站时表示进站车站编号，ETq为出站时表示出站车 站编号；
[0087] EGq--事件发生的闸机编号，ETq为进站时表示进站闸机编号，ETq为出站时表示 出站闸机编号
[0088] ETMq--事件发生时间（格式为DD:HH:MM:SS)，ETq为进站时表示检票进站时间， ETqS出站时表示出站刷卡时间；
[0089] 从城市轨道交通AFC系统获得的原始客票数据记录不能直观地反映乘客的出行 信息，为满足后续客流分析需要，现将客票数据记录集Q中的客票数据处理为出行数据集 P,单条记录为PeTOD:
[0090]p= {IDP,ODTp,EIp,EOp,EITp,EOTp,DTp,TNj(2)
[0091] 式中，IDp--出行记录顺序编号；
[0092] ODTp--为乘客出行类型，与IC卡类型相同，包括单程票和一卡通（常规卡、老年 卡、学生卡等）；
[0093]EIp--乘客进站车站编号；
[0094]EOp--乘客出站车站编号；
[0095]EITp--乘客检票进入车站EIp的时刻，格式为DD:HH:MM:SS;
[0096]EOTp--乘客刷卡离开车站EOp的时刻，格式为DD:HH:MM:SS;
[0097]DTp--乘客在城市轨道交通系统内的停留时间，DTp =EOTp-EITp;
[0098]TNp--乘客从EIp到EOp乘坐的列车车次集合；
[0099]Rp--乘客从EIp到EOp的路径；
[0100] 上述第四步中所述客流OD与列车运行的耦合关系，具体地，根据客流OD数据和列 车运行信息的时间耦合关系计算确定该条OD乘客的出行路径、乘坐列车车次、换乘车站和 换乘时间等信息。令At'i为城市轨道交通车站i从进站闸机到站台需耗费的最短时间， At"i为城市轨道交通车站i从站台到出站闸机需要耗费的最短时间。
[0101] (I)OD客流为直达客流
[0102] 当车站EIpeVk且EOpeVk时表明该乘客从车站EIp进站后乘坐某列车直接到达 车站EOp，途中没有换乘列车。
[0103] 令X=EIp，y=EOp，并将列车运行时间数据与乘客进出站时间进行比较，获得出 行记录P对应的旅客从车站EIp到达车站EOp可能乘坐的列车集合Kp，kpeKp:
[0104]Kp = {k|tfk，x 彡At，x+EITpntdk，x 彡At"X+E0TP} (3)
[0105] 当IKpI= 1时，该乘客从车站EIp到达车站EOp乘坐列车TNp = {kp}，如图3所示。 当IKpI>1时，表明该乘客从车站EIp到达车站EOp乘坐的列车具有多个选择，则需要基于居 中原则根据式（4)为确定乘客乘坐列车，如图4所示。
[0106]TNp ={keKp|min((tfk，x_At,x_EITp)2+(EOTp-At"x_tdk，x)2)} (4)
[0107] (2)OD客流为换乘客流
[0108] 当车站EIpeVk且EO,, 时，表明该乘客从车站EIp进站后乘坐某列车，途中经 过换乘（换乘次数未知）才到达车站EOp。车站EIp和EOp之间的可达物理路径集合Rxy及 元素lx，y，p的距离和时间tx，y，p已经在前面根据城市轨道交通路网和实绩列车运行图获取， 可以根据乘客在轨道交通系统的停留时间DTp与tuP之间的大小关系来确定该乘客的出 行路径Rp。
[0109] 令tt为车站换乘平均时间长度，Wq为Γ?,的换乘次数，若Γ?,满足式（5)则Rp =ruq，如图5所示。
[0110] ti; J; q < DTp- Λ t"「Λ t"< ti;丄时（5)
[0111] 以Rp的换乘车站为分界点将路径Rp划分为Wq+1部分，每个部分乘客乘坐一列列 车即可到达。如图6所示，按照路径长度比例关系将乘客出行时间DTp分配给不同路径部 分，并将每一段路径视为一个临时的新OD客流，计算各临时客流OD的基本信息：
[0112] p' = {IDP,，ODTp,，EIp,，EOp,，EITp,，EOTp,，DTp,，TNp, } (6)
[0113] 分段处理后将所有新OD客流均视为非换乘客流，采用（1)中描述的方法确定该 乘客在不同路段乘坐的列车车次并记录到TNP。
[0114] 采用该方法可以获得任一客流OD在不同区段（区段按照换乘情况划分）乘坐的 列车车次信息，为客流OD信息p添加字段RListp来表示该乘客经过路段和乘坐列车的信 息。RListpSRI的列表顺序集合，IRListpI=wq+l。。RI表示乘客出行分段处理后基本单 元（非换乘）的信息：
[0115] RIj = {SIDj, TIDj, StationListjI (7)
[0116] 其中SIDj--该RI在RListp中的索引编号；
[0117] TIDj--路段RI乘客乘坐的列车车次；
[0118] StationListj--车站顺序集合，表示出行路径该路段包含车站的顺序集合。
[0119] 上述第五步所述车站层面的客流分析包括车站进出站客流量的时间分布、车站换 乘客流分析两个方面：
[0120] 1、车站进出站客流量的时间分布
[0121] 令客流统计分析精度为C(可以根据需要确定精度，如30s，lmin，5min，IOmin等） 并将全日运营时段[A，B]按照分析时间精度划分为N个细分时段，N=IB-Al/C。统计分析 时间序列ST可以表示为{A,A+C,A+2C,A+3C,…，A+nC,…，B-C}。令STIi和STOi分别为车 站i与时间序列ST相对应的进站和出站客流数量序列。
[0122] 为分析车站M某日进出站客流量的时间分布情况，在出行记录中P以EIp =M为查 询条件获得该日从车站M进站所有乘客的出行信息，获得p的数据表TableM，并按EITp进 行升序排列。STIm序列的第z个元素表示为在时间范围[A+zC，A+zC+C)内进入车站M的乘 客数量，在TableM中统计EITp位于区间[A+xC，A+xC+C)的p的数量。依照此方法可以获得 城市轨道交通所有车站在任何日期进站客流量的时间分布情况。
[0123] 采用类似方法可以获得城市轨道交通所有车站出站客流量的时间分布情况，基于 ST、STIi和STOi可以绘制M站进出站客流量的二维时间分布图。图7?图9分别为某车站 节假日全日、早高峰和晚高峰进出站客流量的时间分布图。
[0124] 引入三维图形表示形式进行车站M进/出站客流量时间分布的纵向、横向和混合 比较分析，以ST为X轴数据序列，STIiZiSTOi为Z轴数据序列。进行纵向比较分析时以比较 分析时间序列为Y轴数据序列，进行横向比较分析时以分析比较车站序列为Y轴数据序列， 进行混合比较分析时以车站与日期组合的序列为Y轴数据序列。图10、图11和图12分别 为进/出站客流量横向、纵向和混合比较分析示意图，三维表示形式与二维表示形式本质 上是一样的，等价的二维表示形式如图13所示。图10、图11和图12均属于车站进/出站 客流量时间分布分析示意图，三者图形相似，但也存在区别，具体为：三者的y轴坐标轴表 示含义存在差异，图10的纵坐标为"车站"、图11的纵坐标为"日期"，图12的纵坐标为"车 站一日期"，这三个图区别在于在图10表示不同车站相同时段客流量时间分布情况，属于车 站横向比较分析；图11表示同一车站不同日期客流量时间分布情况，属于时间纵向比较分 析；图12表示不同车站在不同日期的客流量时间分布情况，属于混合比较分析。
[0125] 2、车站换乘客流分析
[0126] 对于任意一条客流数据而言，其RListp中RI数量直接表示了对应乘客的换乘情 况。对全部客流数据进行统计分析，可以获得乘客换乘结构，得到不换乘、换乘一次、换乘两 次......换乘N次的乘客所占的比例结构。
[0127] 客流OD信息RListp中某RI的StationList中的所有车站必然属于城市轨道交 通的同一条线路，而RListp中相邻RI的StationList中除一个车站（换乘站）外的车站 必然属于不同线路。根据StationList所属线路的不同可以判定该乘客的换乘情况，即 在哪个车站由哪条线路换乘到哪条线路。以图2为例，StationList分别为{9, 4, 3}和 {3, 4, 5, 6, 7, 8}则表明该乘客在车站3由3号线换乘到1号线。
[0128] 假定某车站衔接线路数量为η条，则衔接方向数量为2η，选定任意方向为换乘来 源方向有2η个选择，除去本方向和与本方向属于同一条线路的方向（该方向可以直达不用 换乘）换乘去向的选择数量为2 (η-1)，换乘组合共有4η(η-1)。如图14所示，衔接两个方 向的换乘流向为 8 个，分别为A-0-C，A-0-D，C-0-A，C-0-B，B-0-C，B-0-D，D-O-A和D-0-B。
[0129] 以换乘站为单位统计换乘站不同方向的换乘客流量，通过加和得到不同线路之间 的换乘量。通过时段时分分别统计可以获得不同时段车站换乘客流的情况，获得不同方向 换乘客流的时间分布并绘制比较分析图，比较分析图显示形式图12(三维）和图13(二维） 所示。
[0130] 上述第六步中所述线路/区间层面的客流分析，包括列车载客量分析以及线路/ 区间某时段客流量两个方面。
[0131] 1、列车载客量分析
[0132] 以城市轨道交通线路为单位，分别为每条线路构建列车车次和区间的二维表记录 该列车在该区间的载客人数，表格式如表1所不。
[0133] 表1列车不同区间载客人数统计表
[0134]
【权利要求】
1. 一种基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1 :抽象描述城市轨道交通网络为G= (V，E)，其中V为车站集合，E为线路相邻车 站间区间集合，获取线路信息、车站信息、区间信息，并根据所述线路信息、车站信息、区间 信息利用K短路算法计算不同车站间的可供乘客选择的路线方案和路径长度；其中，所述 线路信息指某个城市所有轨道的线路总数量；所述车站信息指该城市轨道交通车站名称或 者编号、车站类型和所属线路信息；所述区间信息指相邻两个车站之间的线路，包括区间衔 接车站、区间方向和区间距离； 步骤2 :从城市轨道交通调度指挥中心的实绩列车运行图获取列车运行信息，所述列 车运行信息包括列车运行过程中在沿途车站的出发/到达时刻和不同站间区间的实际运 行时间长度； 步骤3 :从AFC系统获取客票数据并将其转化为客流0D数据，每一条客流0D数据包括 进站车站、出站车站、进站时间和出站时间； 步骤4 :乘客进站时间时刻和出站时间时刻和0D车站间的列车运行时间长度存在耦合 关系，通过比较乘客在城市轨道交通系统内的停留时间与0D车站间不同可选路径的时间 长度确定该乘客从〇站到D站的出行路径和换乘车站；所述停留时间指：出站时间和进站 时间的时间差； 以乘客出行路径上的换乘站为分界站将其出行路径细分为若干子路径，根据子路径列 车运行时间长度的比例关系分配将乘客在城市轨道交通系统内的停留时间分配给各子路 径，并确定乘客在每个子路径0D车站的到达时间和出发时间； 比较乘客在子路径0D车站的到发时刻和该路径上列车在车站的到发时刻，确定该乘 客在任意子路径上乘坐列车的车次和在换乘站换乘的时间； 步骤5:根据以上信息分析车站层面客流状况。
2. 根据权利要求1所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，其特征在 于，所述步骤5还包括分析线路/区间层面客流状况。
3. 根据权利要求1所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，其特征在 于，所述步骤5还包括分析路网层面客流状况。
4. 根据权利要求1所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，其特征在 于，所述车站层面客流分析包括以下步骤： 步骤①基于单条客流0D信息统计分析获取车站进站客流量和出站客流量的时间分 布； 步骤②分析某时段内以该站为〇站的前n个主要客流去向分布情况； 步骤③分析某时段内以该站为D站的前n个主要客流来源分布情况； 步骤④根据客流0D的换乘信息分析单个换乘站不同衔接方向间换乘客流的时间分 布； 步骤⑤根据前述分析内容与其它车站的横向比较分析及同一车站不同日期/时段的 客流纵向比较分析； 步骤⑥基于客流数据变化情况分析不同类型典型车站客流的发展规律。
5. 根据权利要求2所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，其特征在 于，所述线路/区间层面客流分析状况包括以下步骤： 步骤①基于所述步骤4中获得的单条客流0D对应的乘客乘坐列车车次和换乘信息，基 于列车运行区间信息通过数据统计累加得到所有列车在不同区间的载客人数，以列车定员 为基础计算得到列车在不同区间的乘客拥挤程度； 步骤②以实绩列车运行图为基础，以区间运行线粗细程度来表征列车在该区间的载客 量/拥挤程度，获得单条线路列车载客量/拥挤程度的二维图形显示； 步骤③以时间为x轴，线路车站为y轴，载客量为z轴绘制列车载客量的三维客流波形 曲线，以表征以列车为载体的客流在线路区间的时间分布特征； 步骤④进行线路/区间客流横向和纵向两个维度的分析比较以掌握客流变化特点和 传播演化规律。
6.根据权利要求3所述的基于AFC客票数据的城市轨道交通客流分析方法，其特征在 于，所述路网层面客流分析状况包括以下步骤： 步骤①以列车区间载客量为基础，通过数据累加获取任一时段不同区间的客流量，获 得路网客流时空分布情况； 步骤②以路网拓扑结构为基础，基于时间戳向前推进从而重现客流时空演变过程； 步骤③以客流0D数据为基础，计算路网客流总量、轨道交通系统的客流承载总量及时 间分布情况； 步骤④计算乘客平均出行距离、平均出行时间及相应项目随日期/时间的变化规律。
【文档编号】G07C9/00GK104376624SQ201410655770
【公开日】2015年2月25日 申请日期:2014年11月17日 优先权日:2014年7月22日
【发明者】杨奎, 彭其渊, 鲁工圆, 徐进, 叶丽文, 邓念, 刘雯丽 申请人:西南交通大学