城市轨道交通多场景下客流精准诱导方法及系统

摘要

本发明提供了一种城市轨道交通多场景下客流精准诱导方法及系统，属于城市轨道交通列车运营控制技术领域。该方法建立多场景诱导信息下的以效用最大化为目标的乘客路径选择行为模型；计算乘客经过有效路径上各区间及换乘站的时刻，基于各区间及换乘站相应时刻的拥挤情况对路径整体拥挤水平进行定量评估，反映拥挤度；基于乘客路径选择行为模型，对可行路径排序；针对排序后的可行路径，结合Q‑learning学习算法优化路径选择行为模型参数，获取最优诱导路径。本发明结合拥挤度、时间、换乘次数等相关因素对可行路径进行排序，作为诱导信息推荐给乘客；最后结合强化学习方法进行优化路径选择行为模型的参数，有效的提升城市轨道交通的信息化水平以及服务质量。