ACC未来探索之路（二）-基于大数据的客流预测

基于大数据的客流预测

ACC系统作为AFC系统数据存储的仓库，拥有海量的乘客交易数据，如何充分利用系统的应用数据资源，为轨道交通日常运营提供有益支撑，辅助决策，成为ACC未来研究的主要方向之一。

基于大数据的客流预测应用，主要是面向地铁运营和线网运营的管理人员。基于目前和历史数据预测未来一段时间内的车站、线路、线网等的客流量，做到及时精准预测和实时精准预测，促使运营单位和运营管理人员实时掌握地铁线网运行状态，辅助运营单位和运营管理人员及时作出决策，同时也能辅助城市地铁线网线路规划和实施。

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客流预测模型

客流预测模型需建立在大数据平台的基础上， 需要参与模型运算的因素有很多，其中包括：

AFC进出站刷卡数据

历史进出站数据

历史客运量数据

视频识别数据

WiFi探针数据

其他公共交通数据

环境变化数据

气象数据

客流预测模型是基于对历史数据的分析研究，分析车站、线路、断面、线网等的客流变化规律，以及促使客流发生变化的外界影响因素（比如：天气、降雨量、温度、大型活动、节假日、极端天气、外界环境的变化等）建立算法模型，并利用模型来预测未来可能发生的客流变化情况，以辅助决策者做出决策，提前做好预防准备。

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客流预测方向

实时客流预测

根据历史客流的变化规律实时预测未来不同时间维度、空间维度的客流分布和变化（包括进站量、出站量、客运量等）。

短期客流预测

根据历史客流的变化规律预测未来短期不同时间维度、空间维度的客流分布和变化（包括进站量、 出站量、客运量等）。

节假日客流预测

研究历史节假日及节假日前后几天的客流数据的变化规律、影响因素等，结合机器学习算法，建立预测模型，预测节假日客流量及其变化情况。

大型活动客流预测

根据历史上举办大型活动当日的客流变化情况、活动特征、活动举办地点及其周边情况等信息进行分析研究，建立预测模型，辅助决策，使管理人员能提前做好预案，确保活动期间轨道交通的安全运营。

新线接入客流预测

通过车站可达性、便利性等因素从客流自然变化规律、诱增客流、分流客流等三个方面研究新线接入后既有车站的客流变化规律和新线的客流预测分析。

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客流预测的应用

线网客流展示

提供实时及未来若干时段线网状态信息，支撑调度指挥人员开展线网日常监测业务，了解线网实时动态信息。

提示调度员对线网各线路实时客流进行关注，确保路网运行的安全性和高效。

辅助管理决策

对高于日常断面客流量、进站客流量、站台候车人数、区间拥挤度等阈值的线路、车站等及时做出预警，辅助调度管理人员提前做出决策和应对方案。

对未来可能发生的情况实时预警，辅助决策。

对新线开通客流做出预测，辅助城市地铁线网线路运营安全和运力调整决策。

回首往事，不会因虚度年华而悔恨，也不会因碌碌无为而羞愧

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