本发明涉及交通运输领域，尤其涉及一种轨道交通线网实时拥堵指数计算方法、装置及计算机可读介质。
背景技术：
随着轨道交通技术的发展和进步，轨道交通已经和人们的生活密不可分。在生活中，对轨道交通的拥挤程度无法量化描述，因而定义了轨道交通拥堵指数来量化描述其拥堵程度。
在现有技术中，计算轨道交通拥堵指数只能在乘客出行结束后，根据其出行线路、时间及进出站点计算，无法计算实时拥堵指数，并且现有技术中没有关于线网整体拥挤度的评价指标。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法、装置及存储介质，旨在解决无法计算实时拥堵指数，并无法对网线整体实时拥挤度进行量化描述的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法，所述轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法包括以下步骤：
获取列车当前实际载客数及列车定员；
根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量，根据所述列车定员计算所述对应断面的设计客流量；
根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数。
优先地，所述获取列车当前实际载客数及列车定员数的步骤之前，还包括：
获取出行统计规律及当前进出站数据；
根据所述出行统计规律和所述当前进出站数据计算出行轨迹。
优选地，所述获取列车当前实际载客数的步骤包括：
根据所述当前进出站数据和所述出行轨迹计算所述列车当前实际载客数。
优选地，所述根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量的步骤包括：
根据所述列车当前实际载客数，计算当前周期内通过所述断面的乘客总数；
根据所述周期的时长和所述通过所述断面的乘客总数，计算所述实际客流量。
优选地，所述计算当前周期内通过所述断面的乘客总数的步骤包括：
在所述当前周期内无列车通过所述断面时，以前一周期作为所述当前周期，并计算当前周期内通过所述断面的所述乘客总数。
优选地，所述根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数的步骤之前，还包括：
获取交通线网全部客流量；
根据所述交通线网全部客流量和所述对应断面的实际客流量，计算所述对应断面的客流量权重。
优选地，所述根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数的步骤包括：
根据所述实际客流量以及所述设计客流量，计算所述对应断面的拥挤系数；
根据所述实时拥挤系数和所述客流量权重，计算所述实时拥堵指数。
优选地，所述断面是指所述轨道交通线网中，同一运行方向的两个相邻站点之间的空间。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种交通线网的实时拥堵指数计算装置，其特征在于，所述交通线网的实时拥堵指数计算装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的拥堵指数计算程序，所述拥堵指数计算程序被所述处理器执行时实现如上所述的轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有拥堵指数计算程序，所述拥堵指数计算程序被处理器执行时实现如上所述的轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法的步骤。
本发明实施例提出的一种轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法、装置及存储介质，通过获取列车当前实际载客数及列车定员，然后根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量，以及根据所述列车定员计算所述对应断面的设计客流量，进一步地，根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数。由于本发明定义了基于断面的轨道交通网络拥挤度评价指标，并且在计算时使用实时数据，因而实现了对轨道交通线网整体拥挤度的实时量化评价。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；
图2为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第五实施例的流程示意图；
图7为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第六实施例的流程示意图；
图8为本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第七实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：
获取列车当前实际载客数及列车定员；
根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量，根据所述列车定员计算所述对应断面的设计客流量；
根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数。
由于现有技术计算轨道交通拥堵指数只能在乘客出行结束后，根据其出行线路、时间及进出站点计算，无法计算实时拥堵指数，并且现有技术中没有关于线网整体拥挤度的评价指标。
本发明实施例提出的一种轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法、装置及存储介质，通过获取列车当前实际载客数及列车定员，然后根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量，以及根据所述列车定员计算所述对应断面的设计客流量，进一步地，根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数。由于本发明定义了基于断面的轨道交通网络拥挤度评价指标，并且在计算时使用实时数据，因而实现了对轨道交通线网整体拥挤度的实时量化评价。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。
本发明实施例终端可以是pc，也可以是便携计算机、智能移动终端或服务器等终端设备。
如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如cpu，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)、鼠标等，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及拥堵指数计算程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，并执行以下操作：
获取列车当前实际载客数及列车定员；
根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量，根据所述列车定员计算所述对应断面的设计客流量；
根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，还执行以下操作：
获取出行统计规律及当前进出站数据；
根据所述出行统计规律和所述当前进出站数据计算出行轨迹。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，还执行以下操作：
根据所述当前进出站数据和所述出行轨迹计算所述列车当前实际载客数。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，还执行以下操作：
根据所述列车当前实际载客数，计算当前周期内通过所述断面的乘客总数；
根据所述周期的时长和所述通过所述断面的乘客总数，计算所述实际客流量。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，还执行以下操作：
在所述当前周期内无列车通过所述断面时，以前一周期作为所述当前周期，并计算当前周期内通过所述断面的所述乘客总数。进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，还执行以下操作：
获取交通线网全部客流量；
根据所述交通线网全部客流量和所述对应断面的实际客流量，计算所述对应断面的客流量权重。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的拥堵指数计算程序，还执行以下操作：
根据所述实际客流量以及所述设计客流量，计算所述对应断面的拥挤系数；
根据所述实时拥挤系数和所述客流量权重，计算所述实时拥堵指数。
参照图2，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第一实施例，所述轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法包括：
步骤s10，获取列车当前实际载客数及列车定员；
在本实施例中，根据出行统计规律和当前进站数据计算出行轨迹，进而根据出行轨迹计算所述当前实际载客量；所述列车定员为确定的常数，保存在计算机可读存储介质中，因而可以直接从计算机可读存储介质中读取。
具体地，通过轨道交通售票系统获取购买单程票乘客起始站点和终止终止站点，根据上述起始站点和终止站点计算其出行轨迹，进一步地，通过站台刷卡记录获取乘客进出站时间。另外，对于使用储值卡的用户，根据站台刷卡记录确定其进出站时间，然后根据储值卡id信息，通过多概率模型计算其出行轨迹。
进一步地，获取列车实时位置，结合上述进出站时间和出行轨迹，计算当前列车的实际载客数。
此外，从计算机可读存储介质中度取列车定员数。
需要说明的是，上述出行轨迹是指乘客在一次出行过程中，乘坐轨道交通工具，在轨道交通线网上通过的轨迹。本实施根据列车实时位置、乘客进站数据及出行轨迹确定当前列车实际载客量，根据实时出站数据对当前实际载客量进行校准，获取的上述实际载客量更加准确。
步骤s20，根据所述列车当前实际载客数计算对应断面的实际客流量，根据所述列车定员计算所述对应断面的设计客流量；
在本实施例中，定义单位周期内，通过断面的乘客总量为实际客流量。进一步地，根据上述列车的实际载客量和列车的当前位置，计算对应断面的实际客流量，根据列车定员计算对应断面的设计客流量。
具体地，上述计算对应断面的实际客流量可依据以下公式计算:
其中，q实际为对应断面的实际客流量，a为对应断面当前周期内的通过列车总数，m实际为对应断面内对应列车的实际载客数。
同理，上述计算设计客流量可以依据以下公式进行：
上述q设计代表对应断面的设计客流量，a为对应断面当前周期内的通过列车总数，m定员为列车定员数。需要说明的是，上述断面指的是在同一运行方向上的两个相邻站点之间的空间，另外，当第n周期内，当前断面内无列车通过时，获取第n-1周期的对应断面的实际客流量，作为第n周期内的对应断面实际客流量和设计客流量。
步骤s30，根据所述实际客流量和所述设计客流量计算实时拥堵指数。
在本实施例中，根据上述实际客流量和设计客流量，上述对应断面的实时拥挤系数可以依据以下公式计算：
其中，ci为对应断面的拥挤系数。
进一步地，获取交通线网全部客流量，然后根据所述交通线网全部客流量和所述对应断面的实际客流量，计算所述对应断面的客流量权重，进而通过所述权重和对应断面的拥堵指数。
具体地，例如，对应断面i的实际客流量rpi等于q实际，对应断面的设计客流量dpi等于q设计时，根据rpi和dpi计算断面i的拥挤系数，可以以下公式进行：
其中，ci为断面i的实时拥挤系数。
进一步地，获取当前轨道交通线网内的全部客流量tp，根据当前轨道交通线网内的全部客流量tp及对应断面i的实际客流量rpi计算断面i的客流权重，可以依据以下公式进行：
其中，ri为断面i的客流权重。
根据上述客流权重和上述实时拥挤系数，可以计算实时拥堵指数，实时拥堵指数可以依据以下公式计算：
其中，s为实时拥堵指数，n为轨道交通线网的断面总数。
需要说明的是，为更加直观的表述当前轨道交通的线网拥堵程度，可以定义当s大于或等于0，且小于或等于2时，定义为非常舒适；当s大于2且小于或等于4时，定义为舒适；当s大于4且小于或等于6时，定义为轻度拥挤；当s大于6且小于或等于8时，定义为中度拥挤；当s大于8且小于或等于10时，定义为严重拥挤。
在第一实施例中，通过获取列车当前实际载客数及列车定员，计算断面实际客流量和设计客流量，进而根据所述实际客流量和设计客流量确定断面的拥挤系数，使得可以根据断面的拥挤系数计算轨道交通线网的拥堵指数，这样实现了实时拥堵系数的计算，实现了对轨道交通线网整体拥堵程度的量化描述。
进一步地，参照图3，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第二实施例，基于上述第一实施例，所述步骤s10之前，还包括：
步骤s40，获取出行统计规律及当前进出站数据；
在本实施例中，先获储值卡用户的出行统计规律，进而根据出行统计规律确定多概率计算模型的计算方法；通过站台的刷卡信息获取当前进出站数据。
需要说说明的是，进站数据用以计算上述实际客流量，出站数据用于校准根据进站数据计算的实际客流量的准确性。
步骤s50，根据所述出行统计规律和所述当前进站数据计算出行轨迹。
在本实施例中，根据上述出行统计规律和当前进出站数据，通过出行轨迹的od反推算法推算乘客轨道交通od出行轨迹。
需要说明的是，出站规律分为基于车站和基于个人的ic卡出行分布统计行为规律，其中基于车站的出行分布统计规律是指从a站点出发到达线网任意站点i的出行概率，即
其中
另外，基于个人的ic卡出行分布统计规律是指单位周期m内(其中n*12＝m)乘客q从站点a出发到达线网任意站点i的出行概率。计算过程为：
其中σj表示第j个子周期内出行分布统计规律的权重，随着j的不断增加σj取值衰减。则基于个人的出行分布规律中从a站点进站到达任意站点i的出行概率为，
另外，利用出行轨迹的od反推算法推算乘客轨道交通od出行轨迹。同样分为基于od的出行路径选择概率，以及基于个人的od间出行路径。基于个人的od间出行路径是指通过od反推得到乘客i任意od间最新的一条出行路径，并确定为该乘客的出行路径，路径每单位周期n内动态更新。
其中基于od的出行路径选择概率则是所有乘客od之间选择各个路径的权重分布，即
在第二实施例中，根据出行统计规律和所述当前进站数据计算出行轨迹，这样实现了通过进出站数据，确定出行轨迹的目的。
进一步地，参照图4，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第三实施例，基于上述第一至第二实施例，所述步骤s10包括：
步骤s11，根据所述当前进出站数据和所述出行轨迹计算所述列车当前实际载客数。
在本实施例中，根据列车实时位置、当前进站数据以及出行轨迹，确定当前列车的实际载客数，在根据当前出站数据，对当前实际载客数进行校准。
具体地，在获取所述进出站数据和所述出行轨迹后，获取列车当前位置，进而根据进站数据、出行出行轨迹和列车当前位置技术列车实际载客数，然后再根据出站数据对所述实际载客数进行校准。
在第三实施例中，先根据进站数据、出行出行轨迹和列车当前位置技术列车实际载客数，在通过出站数据对实际载客数进行校准，这样获得了实时的列车实际载客数，并且通过校准，使得数据更加准确。
进一步地，参照图5，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第四实施例，基于上述第一至第三实施例，所述步骤s20包括：
步骤s21，根据所述列车当前实际载客数，计算当前周期内通过所述断面的乘客总数；
步骤s22，根据所述周期的时长和所述通过所述断面的乘客总数，计算所述实际客流量。
在本实施例中，通过列车实际载客数计算当前周期内通过所述断面的乘客总数，其计算公式如下：
其中，q实际为对应断面的实际客流量，a为对应断面当前周期内通过的列车总数，m实际为对应断面内对应列车的实际载客数。
需要说明的是，上述断面指的是在同一运行方向上的两个相邻站点之间的空间，另外，当第n周期内，当前断面内无列车通过时，获取第n-1周期的对应断面的实际客流量，作为第n周期内的对应断面实际客流量。
在第四实施例中，通过列车实际载客数计算实际客流量，这样实现了计算当前周期内对应断面实际客流量的目的。
进一步地，参照图6，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第五实施例，基于上述第一至第四实施例，所述步骤s21包括：
步骤s211，在所述当前周期内无列车通过所述断面时，以前一周期作为所述当前周期，并计算当前周期内通过所述断面的所述乘客总数。
在本实施例中，在当前周期内无列车通过断面时，以前一周期作为当前周期，并计算当前周期内通过所述断面的所述乘客总数，即当前周期无列车通过断面时，获取前一周期通过断面列车数和列车实际载客数，作为当前周期通过断面列车数和列车实际载客数。以此类推，一直向前获取，直至存在列车通过断面的周期。
需要说明的是，周期时长可以是1分钟，但是本实施例不对此作出限定。另外，第一周期作为初始化周期，不向前获取。
在第五实施例中，在当前周期内无列车通过断面时，以前一周期作为当前周期，并计算当前周期内通过所述断面的所述乘客总数，这样，避免了当期周期乘客数为零，出现实施拥堵指数计算结果出现谬误的现象。
进一步地，参照图7，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第六实施例，基于上述第一至第五实施例，所述步骤s30之前，还包括：
步骤s60，获取交通线网全部客流量；
具体地，通过轨道交通线网的全部刷卡数据，经过统计后，可以获得线网的全部客流量数据。
步骤s70，根据所述交通线网全部客流量和所述对应断面的实际客流量，计算所述对应断面的客流量权重；
在本实施例中，在获取交通线网的全部客流量后，计算对应断面的实际客流量的客流量权重，其计算公式如下：
其中，rpi为对应断面i的实际客流量，tp为当前轨道交通线网内的全部客流量，ri为对应断面i的客流量权重。
在第六实施例中，通过获取交通线网全部客流量，然后根据所述交通线网全部客流量和所述对应断面的实际客流量，计算所述对应断面的客流量权重，这样实现计算断面客流贡献率的目的。
进一步地，参照图8，本发明轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法第七实施例，基于上述第一至第六实施例，所述步骤s30包括：
步骤s31，根据所述实际客流量以及所述设计客流量，计算所述对应断面的拥挤系数；
在本实施例中，对应断面i的实际客流量rpi等于q实际，对应断面的设计客流量dpi等于q设计时，根据rpi和dpi计算断面i的拥挤系数，可以以下公式进行：
其中，ci为断面i的实时拥挤系数。
步骤s32，根据所述实时拥挤系数和所述客流量权重，计算所述实时拥堵指数。
在本实施例中，根据上述客流权重和上述实时拥挤系数，可以计算实时拥堵指数，实时拥堵指数可以依据以下公式计算：
其中，s为实时拥堵指数，n为轨道交通线网的断面总数。
需要说明的是，为更加直观的表述当前轨道交通的线网拥堵程度，可以定义当s大于或等于0，且小于或等于2时，定义为非常舒适；当s大于2且小于或等于4时，定义为舒适；当s大于4且小于或等于6时，定义为轻度拥挤；当s大于6且小于或等于8时，定义为中度拥挤；当s大于8且小于或等于10时，定义为严重拥挤。
在本实施例中，首先根据所述实际客流量以及所述设计客流量，计算所述对应断面的拥挤系数，进而根据所述实时拥挤系数和所述客流量权重，计算所述实时拥堵指数，这样通过各个断面的拥挤系数，并结合断面客流贡献率，实现可对轨道交通线网拥堵指数的计算。
此外，本发明实施例还提出一种交通线网的实时拥堵指数计算装置，所述交通线网的实时拥堵指数计算装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的拥堵指数计算程序，所述拥堵指数计算程序被所述处理器执行时实现如上各个实施例所述的轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法的步骤。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有拥堵指数计算程序，所述拥堵指数计算程序被处理器执行时实现如上各个实施例所述的轨道交通线网的实时拥堵指数计算方法的步骤。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是智能移动端，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。