1.一种突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，考虑乘客等待过程，动态发布个性化异质诱导信息，利用行为样本数据构建运营突发事件下乘客的动态行为选择模型，包括：通过动态离散选择模型建模城轨运营突发事件下乘客的动态行为过程，研究乘客在持续等待中随时做出的替代出行选择；乘客在多阶段决策中会形成行为的经验惯性，通过构建行为的马尔可夫依存关系确定乘客选择经验惯性及内生性偏好对行为的影响，通过改变动态行为模型结构以解决动态决策中存在的状态依赖性与序列相关性问题。
3.根据权利要求1所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，搜索突发事件下城轨线网所有起讫点间的有效路径，界定不同受影响类型的客流并为其构建备选出行方案集，同时基于乘客的动态行为反馈推演线网层面客流的演化规律，估计诱导时间单元下的动态客流需求，包括：
4.根据权利要求3所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，对受影响客流进行界定：第一类：起、终点站均位于中断区间；第二类：仅起点站位于中断区间；第三类：仅终点站位于中断区间；第四类：乘客的一条或多条有效路径经过中断区间；第五类：乘客的所有有效路径均未经过中断区间。
5.根据权利要求4所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，确定其备选方案集中的备选出行方案：第一类：若乘客的起、终点站均位于中断区间，则将等待原路径恢复、公交车出行和出租车出行作为其备选出行方案集；第二类：若乘客仅起点站位于中断区间，则将等待原路径恢复、变更进站点至站a、变更进站点至站b、公交车出行和出租车出行作为其备选出行方案集；第三类：若乘客仅终点站位于中断区间，则将变更出站点至站a、变更出站点至站b、公交车出行和出租车出行作为其备选出行方案集；第四类：若乘客的一条或多条有效路径经过中断区间，则将等待原路径恢复、城轨内部绕行路径一、城轨内部绕行路径二、公交车出行和出租车出行作为其备选出行方案集；第五类：若乘客的所有有效路径均未经过中断区间，则将od对间的有效路径集作为其备选出行方案集。
6.根据权利要求1所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，受影响类型乘客的出行方案备选集也不同，因此设置方案推荐约束：以断面满载率泰尔指数最小、乘客广义出行成本最小为目标，构建上层诱导信息发布方案双目标优化模型，所述上层诱导信息发布方案双目标优化模型的决策变量为各时段单元发布的诱导信息推荐方案，包括：不作推荐、推荐维持城轨原出行路径、推荐城轨内部绕行路径一、推荐城轨内部绕行路径二、推荐变更进/出站点至站a、推荐变更进/出站点至站b、推荐改乘地面交通出行。
7.根据权利要求6所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，考虑包括决策状态约束、出行阻抗约束、断面满载约束、期望候车时间约束、非负约束在内的约束条件，以动态出行选择模型中的效用函数作为客流分配的依据，基于所述城轨站点间客流量和乘客需求演化特征构建下层城轨突发事件下的客流分配模型；同时下层城轨突发事件下的客流分配模型的分配结果反馈至上层诱导信息发布方案双目标优化模型，通过上层诱导信息发布方案双目标优化模型和下层城轨突发事件下的客流分配模型间的反复迭代得到最优诱导方案。
8.根据权利要求7所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，通过带精英策略的快速非支配排序遗传算法与相继加权平均法的混合算法求解所述双层规划的动态客流诱导信息发布方案优化模型，在可行域范围内动态调整决策变量，以上层诱导信息发布方案双目标优化模型的目标函数作为带精英策略的快速非支配排序遗传算法中的适应度函数，采用相继加权平均法求解随机用户均衡分配解，输出信息诱导推荐方案。
9.根据权利要求8所述的突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导方法，其特征在于，带精英策略的快速非支配排序遗传算法流程包括确定遗传算法参数、初始化种群、生成第一代子种群、精英选择、生成新的父代种群、生成新的子代种群，最终输出客流诱导信息推荐方案至下层客流分配模型。
10.一种突发事件下考虑城轨乘客动态行为的信息诱导系统，其特征在于，包括：