基于AFC的地铁车站楼扶梯客流参数预测与状态判定

• 作者: 刘志钢 孙建辉 胡华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁站 楼扶梯等候区 AFC数据 NARX神经网络 客流参数
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 277-283
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9|U231.92
• 字数: 4181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.01.049

摘要

通过采集和计算得到地铁站楼扶梯等候区的客流密度和通过时间两个客流参数.对各闸机的进出站AFC数据和预测楼扶梯等候区的客流参数进行相关性分析,筛选出与预测楼扶梯相关联的闸机组.在此基础上,采用改进的NARX神经网络建立基于关联闸机组AFC数据的楼扶梯等候区客流参数预测模型,并提出基于客流参数预测值的楼扶梯等候区客流状态判定方法.通过MATLAB对AFC数据及客流参数进行仿真.结果表明,该预测方法能够通过地铁车站关联闸机组的进出站AFC数据对楼扶梯等候区的客流参数进行较高精度的预测.研究成果可为地铁站内楼扶梯等拥堵点的客流状态预判提供决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡华	上海工程技术大学城市轨道交通学院	41	188	9.0	13.0
2	刘志钢	上海工程技术大学城市轨道交通学院	75	288	11.0	14.0
3	孙建辉	上海工程技术大学城市轨道交通学院	1	3	1.0	1.0