当前位置: X-MOL 学术Comput. Aided Civ. Infrastruct. Eng. › 论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Online estimation model for passenger flow state in urban rail transit using multi-source data
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering ( IF 9.6 ) Pub Date : 2021-04-19 , DOI: 10.1111/mice.12671
Zhengping Tao 1 , Jinjin Tang 2 , Kaiwen Hou 2
Affiliation  

The estimation of present passenger flow state plays a vital role in the urban rail transit (URT) operation process and it is the basis of passenger flow control and train dispatching. Most of the existing researches used the Automatic Fare Collection (AFC) System data as the single data source for estimating present passenger flow state. In consideration of the delay in the data uploading process, the obtained estimation results based on the single AFC data source are not accurate enough, which could lead to the improper handling and decision failure and cause high risk and low efficiency for the operation and management of URT. To address problems mentioned above, this paper adopted the automatic differentiation method as the framework for the fusion of multi-source heterogeneous data (including uploaded AFC data, the mobile phone signaling data provided by mobile phones, and the historical passenger flow data, etc.). Then, this paper proposed the online estimation model and the error layered optimization algorithm to implement the estimation of present passenger flow state. The calculation results indicate that the proposed model and algorithm can obtain reasonable and reliable URT passenger flow state. Finally, the study developed a present passenger flow state estimation system using the proposed model and algorithm. The system has been deployed in Chengdu Metro that serves about 3 million passengers per day from October 2018 to April 2020, with the overall error within 3% as of now.

中文翻译:

基于多源数据的城市轨道交通客流状态在线估计模型

当前客流状态的估计在城市轨道交通(URT)的运营过程中起着至关重要的作用,它是客流控制和火车调度的基础。现有的大多数研究都使用自动票价收集(AFC)系统数据作为估计当前客流状态的单个数据源。考虑到数据上传过程中的延迟,基于单个AFC数据源获得的估计结果不够准确,可能导致不正确的处理和决策失败,并导致操作和管理的高风险和低效率。 URT。为了解决上述问题,本文采用自动区分方法作为融合多源异构数据(包括上传的AFC数据,手机提供的手机信令数据,历史客流数据等)。然后,提出了在线估计模型和误差分层优化算法,以实现对当前客流状态的估计。计算结果表明,所提出的模型和算法能够获得合理,可靠的城市轨道交通客流状态。最后,研究使用提出的模型和算法开发了一种当前的客流状态估计系统。该系统已部署在成都地铁,从2018年10月至2020年4月,每天服务约300万人次,截至目前的总体误差在3%以内。提出了在线估计模型和误差分层优化算法,以实现对当前客流状态的估计。计算结果表明,所提出的模型和算法能够获得合理,可靠的城市轨道交通客流状态。最后,研究使用提出的模型和算法开发了一种当前的客流状态估计系统。该系统已部署在成都地铁,从2018年10月到2020年4月,每天服务约300万人次,截至目前的总体误差在3%以内。提出了在线估计模型和误差分层优化算法,以实现对当前客流状态的估计。计算结果表明,所提出的模型和算法能够获得合理,可靠的城市轨道交通客流状态。最后,研究使用提出的模型和算法开发了一种当前的客流状态估计系统。该系统已部署在成都地铁,从2018年10月至2020年4月,每天服务约300万人次,截至目前的总体误差在3%以内。该研究使用提出的模型和算法开发了一种当前的客流状态估计系统。该系统已部署在成都地铁,从2018年10月至2020年4月,每天服务约300万人次,截至目前的总体误差在3%以内。该研究使用提出的模型和算法开发了一种当前的客流状态估计系统。该系统已部署在成都地铁,从2018年10月至2020年4月,每天服务约300万人次,截至目前的总体误差在3%以内。
更新日期:2021-05-27
down
wechat
bug