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本发明公开了一种地铁乘客实时分布和地铁实时密度预测方法及系统，所述方法包括：S1、获取数据源，所述数据源包括历史数据和实时数据；S2、根据历史数据分别建立个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型；S3、根据个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型对实时数据进行分析，获取地铁乘客实时分布和所有运行地铁乘客的实时密度。本发明通过对乘客刷卡记录以及地铁到站时间记录能够实时分析计算乘客实时分布和预测地铁实时密度，预测精确度较高。

一种地铁乘客实时分布和地铁实时密度预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取数据源，所述数据源包括历史数据和实时数据；S2、根据历史数据分别建立个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型；S3、根据个体乘客时空出行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型对实时数据进行分析，获取地铁乘客实时分布和所有运行地铁乘客的实时密度；所述各上车站点乘客线路选择模型的建立方法具体为：分时段统计与站点、线路关系为上车状态的乘客人数，然后分析每一条出行记录t，用bestPath(t.o,t.d)获取乘车路径为p1→...→pn，则p1.l为乘客从t.o进站后选择的线路

针对地铁系统，预测每个站点乘客的实时分布以及地铁的实时密度具有非常重要 的意义，包括：

[0003] (1)对于地铁公司，通过了解这些信息，可以更好地做到灾难应急处理，乘客驱散； 更好地规划地铁基础设施的建设，更好地制定地铁调度策略等；

[0004] (2)对于乘客，通过了解这些信息，可以提高乘客的自身体验，合理安排出行时间 等。

[0005] 智能卡作为一种付费手段已经广泛应用于公交、地铁等城市内公共交通领域，通 过智能卡可以收集到大量的乘客出行相关信息，通过对这些数据深入挖掘可以得到很多有 用的信息，例如乘客的乘车特征、乘客的实时分布、地铁的实时密度等。

[0006] 因此，针对上述技术问题，有必要提供一种地铁乘客实时分布和地铁实时密度预 测方法及系统。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

所述数据分析模块用于根据历史数据分别建立个体乘客时空出行模型、各上车站 点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型;并根据个体乘客时空出 行模型、各上车站点乘客线路选择模型、和各线路乘客在各站点下车以及换乘模型对实时 数据进行分析，获取地铁乘客实时分布和所有运行地铁乘客的实时密度。

[0051] 本发明具有以下有益效果：

[0052] 本发明通过对乘客刷卡记录以及地铁到站时间记录能够实时分析计算乘客实时 分布和预测地铁实时密度，预测精确度较高。

技术合作

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在 不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论 从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权 利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有 变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

[0160] 此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包 含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当 将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员 可以理解的其他实施方式。