基于AFC的地铁扶梯客流预测与状态判定方法

"基于AFC的地铁车站楼扶梯客流参数预测与状态判定" 本文主要探讨了如何利用自动售检票系统（AFC）的数据来预测地铁车站楼扶梯区域的客流参数并判断其运行状态。文章由上海工程技术大学城市轨道交通学院的研究团队完成，通过深入研究AFC数据与楼扶梯客流之间的关系，为优化地铁运营管理和提升乘客安全提供了新的视角。 首先，研究人员采集并计算了地铁站楼扶梯等候区的两个关键客流参数：客流密度和通过时间。这两个参数对于评估楼扶梯区域的拥挤程度和乘客流动效率至关重要。通过对各闸机进出站的AFC数据进行分析，他们找出了与楼扶梯客流状况紧密相关的闸机组，这些数据可以反映出乘客的流动模式和站内拥堵情况。 接下来，研究团队采用了改进的非线性自回归外生输入模型（NARX神经网络）来建立预测模型。NARX神经网络是一种常用的预测工具，能够处理非线性系统的动态行为。通过关联闸机组的AFC数据，该模型可以预测楼扶梯等候区的客流参数，从而提前预知可能的客流高峰和拥堵情况。 为了验证预测模型的有效性，研究人员在MATLAB环境下进行了仿真。结果显示，该预测方法能够以较高的精度预测楼扶梯等候区的客流参数，这为地铁站的运营管理者提供了实时的决策依据，帮助他们在客流高峰到来前采取适当措施，如调整闸机开放数量、引导乘客使用不同楼层的楼梯或扶梯，以减轻楼扶梯区域的拥堵压力。 此外，文章还提出了基于客流参数预测值的楼扶梯等候区客流状态判定方法。通过比较预测值与实际值，可以判断楼扶梯区域是否接近饱和状态，从而提前采取预防措施，确保乘客的安全和通行顺畅。这一研究成果对于提高地铁运营效率，减少安全事故，以及优化乘客体验具有重要意义。 关键词包括地铁站楼扶梯等候区、AFC数据、NARX神经网络、客流参数。该研究工作属于公共交通领域的智能交通系统，对城市轨道交通的智能化管理有着深远的影响。结合AFC系统的大数据分析，可以实现对地铁站内关键区域的精细化管理，为未来的城市交通规划提供有力支持。