基于城市轨道交通大数据的站点客流存量反演与客流去向预测

刘 婵，黄天印，江 渝

(1.复旦大学 数学科学学院，上海 200433；2.上海申通地铁集团有限公司，上海 201103；3.上海财经大学 数学学院，上海 200433)

随着我国城市规模不断扩大和经济建设飞速的发展，城市化进程在逐步加快.以轨道交通为骨干的公共交通体系在为城市居民提供安全、快速、舒适的交通环境的同时，也成为了解决大城市交通拥堵、环境污染问题的主要途径.近几年国内城市轨道交通行业实现超常规高速发展，预计到2020年年底全国拥有轨道交通的城市将达到50个，总通车里程将达到近6000km，总投资将达4万亿元的规模.截至2018年12月，上海市城市轨道交通路网共有415个站点，里程长达673km，几乎覆盖了整个城市，运营里程已经跻身世界第一.轨道交通路网规模日益庞大、结构日益复杂，对路网的安全运营管理提出了一个极大的挑战.利用轨道交通进出站大数据，实时掌握路网中各个站点的客流存量和各条线路上的客流负载信息，及时准确地对路网超负载的可能位置和时间作出预警，进而通过限流、调整行车间隔等手段有效控制引导客流，从而有效防控事故风险、提高乘客乘车舒适度，是路网精细化管理中最重要的课题.

该问题的数学建模与算法主要是在每个乘客都选择最短出行路径的假设下(参见文献[1])，利用乘客进出任意两个站点的公共交通卡记录数据来实现.特别需要解决如何通过大数据将客流量分配到各条最短路径上，从而准确反演各……