CN113371037A - 基于gru神经网络的运行图编制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于GRU神经网络的运行图编制方法。本发明基于GRU神经网络预测出未来预定时段内的客流量的预计值y；判断y的预计值是否满足当前运营要求，若是，则按照当前实际运行图运营；若所述y的预计值不能满足当前运营要求，则通过GRU神经网络重新预测出y+N的预计值，并动态调整列车运行图；其中，N为正整数。本发明通过计算未来数个周期内的客流量，动态调整列车运营间隔，减少了列车运行次数，节省列车运行能耗，并且大大提高了运营效率以及乘客乘坐体验。

Description

基于GRU神经网络的运行图编制方法及系统
技术领域
本发明涉及一种运行图编制方及系统，属于轨道交通技术领域，具体是涉及一种基于GRU神经网络的运行图编制方法及系统。
背景技术
近年来，随着客流量及地铁线路的增长，现有的运行图调整不足以满足智慧、高效、节能的地铁运营需求，因此亟需新的智能方案来适应智慧化、节能化的智慧地铁。
目前的运行图是固定的运行图，非高峰期的运行图根据某地演唱会、庙会等特殊情况，在提前一天某个时段绘制密集一些，而无特殊情况的运行图绘制宽泛一些，列车按点运营，达到有序、节能的要求，但列车牵引的能耗占整个地铁能耗的45%-60%，列车空载率居高不下，导致节能效果不突出。
新研制的运行图调整方案，根据AFC实时反应的数据，采取RBF神经网络算法，预估出每个站点客流量，对列车间隔进行调整，降低列车空载率达到动态有序的满足运营要求，并且大大降低列车牵引所带来的能源消耗。
如图1所示，目前的技术方案为节假日客流调整及工作日客流调整。前一天判断第二天是否是节假日，第二天是否有演唱会及大型集会这些特殊情况，从而进行运行图调整，一般使用上座率3成来满足传统客流量需求。
目前的运行图是前一天生成并保存的，使用当天是不允许调整的，车辆调度只能通过扣车跳停这些来保障客运，但所有的车辆及编组是不能进行动态调整。并且为了满足运营的要求，运行间隔与上座率往往达不到要求，造成了运行间隔小，上座率低，运行间隔大，旅客等待时间长选取其他方式，造成了城市资源的大量浪费。
发明内容
以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
本发明主要的目的是解决现有技术中所存在的非高峰期，列车运行图不能自动调整，运营效率低，能耗大的突出问题，使用本发明后，运营效率会大大提高，满足运营及乘客的双方面需求，降低地铁运营能耗和运营成本。
为解决上述问题，本发明的方案是：
一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，包括：
基于GRU神经网络预测出未来预定时段内的客流量的预计值y；
判断预计值y是否满足当前运营要求，若是，则按照当前实际运行图运营；
若所述预计值y不能满足当前运营要求，则通过GRU神经网络重新预测出y+N的预计值，并动态调整列车运行图；其中，N为正整数。
优选的，上述的一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，包括：基于GRU神经网络预测出预计值y具体包括：
步骤1，汇总客流流量为理想输入格式后进行预处理，运用最小与最大标准化技术向[0,l]区间内映射；
步骤2，获得准确的GRU神经网络结构，例如GRU层数、每层上的神经元数量；
步骤3，选取一个渐进式神经网络算法与预期值当作激活函数；
步骤4，运用训练集数据优化神经网络后即可获得对应预测模型；
步骤5，通过验证数据集对模型预测效果验证，如果调整后客流量满足预期运营需求，则按照流程执行，否则重新执行步骤2-5；
步骤6，选择预测值与实际值相差为预设值的模型与测试数据对交通流量预测值进行预测。
优选的，上述的一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，所述步骤2中的GRU层数值为3，神经元数量为8。
优选的，上述的一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，所述步骤3中的激活函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
为双曲正切函数。
一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，包括：
客流量预计模块，用于基于GRU神经网络预测出未来预定时段内的客流量的预计值y；
负荷判断模块，用于判断预计值y是否满足当前运营要求，若是，则按照当前实际运行图运营；若所述预计值y不能满足当前运营要求，则通过GRU神经网络重新预测出y+N的预计值，并动态调整列车运行图；其中，N为正整数。
优选的，上述的一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，负荷判断模块基于GRU神经网络预测出预计值y的具体过程包括：
步骤1，汇总客流流量为理想输入格式后进行预处理，运用最小与最大标准化技术向[0,l]区间内映射；
步骤2，获得准确的GRU神经网络结构，例如GRU层数、每层上的神经元数量；
步骤3，选取一个渐进式神经网络算法与预期值当作激活函数；
步骤4，运用训练集数据优化神经网络后即可获得对应预测模型；
步骤5，通过验证数据集对模型预测效果验证，如果调整后客流量满足预期运营需求，则按照流程执行，否则重新执行步骤2-5；
步骤6，选择预测与实际值相差为预设值的模型与测试数据对交通流量预测值进行预测。
优选的，上述的一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，所述步骤2中的GRU层数值为3，神经元数量为8。
优选的，上述的一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，所述步骤3中的激活函数为：
Figure 546215DEST_PATH_IMAGE001
为双曲正切函数。
因此，相对于现有技术，本发明具备以下优点：本发明通过计算未来数个周期内的客流量，动态调整列车运营间隔，减少了列车运行次数，节省列车运行能耗，并且大大提高了运营效率以及乘客乘坐体验。
附图说明
并入本文并形成说明书的一部分的附图例示了本发明的实施例，并且附图与说明书一起进一步用于解释本发明的原理以及使得所属领域技术人员能够制作和使用本公开。
图1例示了本发明实施例中的目前运行图调整流程图；
图2例示了本发明实施例中的GRU神经网络的展开；
图3例示了本发明实施例中的运行图调整原理；
图4例示了本发明实施例中的运行图总体生成原理。
将参照附图描述本发明的实施例。
具体实施方式
实施例
本发明使用的公式为模型的输入量可用
Figure DEST_PATH_IMAGE002
表示；
其中X1为以当天AFC周期为5分钟的进站人数和出站人数统计，加以前T-1个同一时段周期日（分工作日与非工作日）的数据，T取值为10。
以下为主要操作流程：
第一步：汇总客流流量为理想输入格式后进行预处理，运用最小与最大标准化技术向[0,l]区间内映射；
第二步：获得准确的GRU神经网络结构，例如GRU层数、每层上的神经元数量；
第三步：选取一个渐进式神经网络算法与预期值当作激活函数；
第四步：运用训练集数据优化神经网络后即可获得对应预测模型；
第五步：通过验证数据集对模型预测效果验证，如果调整后客流量依旧满足预期运营需求，则按照流程执行，否则重新执行步骤2-5；
第六步:选择预测值与实际值相差10%的模型与测试数据对交通流量预测值进行预测。
采用上述六个流程可以实现基于GRU神经网络预测客流流量
设X为以当天AFC周期为5分钟的进站人数和出站人数统计。
Figure DEST_PATH_IMAGE003
代表未来t时刻，经过滤波后得到的统计人数。
设
Figure DEST_PATH_IMAGE004
是GRU在时刻t的重置门，计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示sigmoid函数；
Figure 498909DEST_PATH_IMAGE003
表示当前输入值，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示上一次输入的激活值；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示递归连接的权重矩阵（r周期内的地铁输入人数递归连接统计）；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示输入权重矩阵（r周期内的地铁输出人数连接统计），按照相同原理，假设
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为在
Figure DEST_PATH_IMAGE011
时刻GRU的更新门。
Figure DEST_PATH_IMAGE012
设ht是GRU在时刻t的激活值，是上一次的激活值
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和候选激活值
Figure DEST_PATH_IMAGE014
的折中：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
其中，候选激活值
Figure 216329DEST_PATH_IMAGE014
的计算和传统的递归神经网络近似：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
在上述公式中，·表示哈达马积，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
作为双曲正切函数，其中，X为以当天AFC周期为5分钟的进站人数和出站人数统计。如图2所示，关闭重置门
Figure 765866DEST_PATH_IMAGE004
后，表示该值趋于0，GRU会将之前输入的激活值
Figure 314659DEST_PATH_IMAGE013
忽略，仅受到输入
Figure 605963DEST_PATH_IMAGE003
值的影响，该操作可以将
Figure 341837DEST_PATH_IMAGE014
中不相关的信息全部舍弃，充分将有价值信息表示。与此同时，通过更新门可以对
Figure DEST_PATH_IMAGE018
中具体
Figure 993268DEST_PATH_IMAGE013
信息向当前ht内传递的数据控制，也是设计本单元的主要部分，该功能类似于LSTM的记忆单元，协助RNN对于长期信息记忆。所有GRU都要对不同时间长度依赖信息的获取方式学习，
Figure 396567DEST_PATH_IMAGE018
更新门值大的情况下，GRU可以取得一个长期依赖信息，假如
Figure 858772DEST_PATH_IMAGE004
重置门中的值较大，GRU的值与之相反，取得一个短期的依赖信息。图2表示在时间维度上展开GRU神经网络，用于对相邻时刻上各个GRU神经网络间的作用关系表示。
通过以上计算可以得出基于GRU神经网络预测的动态客流量，然后对公式一的y进行滤波，预估未来几个周期内的y值，并且预估y增加或减少到规定的限制时，调整列车运行间隔，达到该站客流量及时有序的转移。
本实施例中，尽管为使解释简单化将上述方法图示并描述为一系列动作，但是应理解并领会，这些方法不受动作的次序所限，因为根据一个或多个实施例，一些动作可按不同次序发生和/或与来自本文中图示和描述或本文中未图示和描述但本领域技术人员可以理解的其他动作并发地发生。
本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
注意到，说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”、“一些实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定特征、结构或特性，但是每个实施例可以不必包括所述特定特征、结构或特性。而且，这样的短语不必指代同一实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，无论是否明确描述，结合其他实施例来实现这样的特征、结构或特性将在所属领域的技术人员的知识范围内。
提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (6)

1.一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，其特征在于，包括：
基于GRU神经网络预测出未来预定时段内的客流量的预计值y；
判断预计值y是否满足当前运营要求，若是，则按照当前实际运行图运营；
若所述预计值y不能满足当前运营要求，则通过GRU神经网络重新预测出y+N的预计值，并动态调整列车运行图；其中，N为正整数。
2.根据权利要求1所述的一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，其特征在于，包括：基于GRU神经网络预测出预计值y具体包括：
步骤1，汇总客流流量后进行预处理，运用最小与最大标准化技术向[0,l]区间内映射；
步骤2，获得准确的GRU神经网络结构，包括：GRU层数、每层上的神经元数量；
步骤3，选取一个渐进式神经网络算法与预期值当作激活函数；
步骤4，运用训练集数据优化神经网络后即可获得对应预测模型；
步骤5，通过验证数据集对模型预测效果验证，如果调整后客流量满足预期运营需求，则按照流程执行，否则重新执行步骤2-5；
步骤6，选择预测值与实际值相差为预设值的模型与测试数据对交通流量预测值进行预测。
3.根据权利要求2所述的一种基于GRU神经网络的运行图编制方法，其特征在于，所述步骤2中的GRU层数值为3，神经元数量为8。
4.一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，其特征在于，包括：
客流量预计模块，用于基于GRU神经网络预测出未来预定时段内的客流量的预计值y；
负荷判断模块，用于判断y的预计值y是否满足当前运营要求，若是，则按照当前实际运行图运营；若所述预计值y不能满足当前运营要求，则通过GRU神经网络重新预测出y+N的预计值，并动态调整列车运行图；其中，N为正整数。
5.根据权利要求4所述的一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，其特征在于，负荷判断模块基于GRU神经网络预测出预计值y的具体过程包括：
步骤1，汇总客流流量后进行预处理，运用最小与最大标准化技术向[0,l]区间内映射；
步骤2，获得准确的GRU神经网络结构，包括GRU层数、每层上的神经元数量；
步骤3，选取一个渐进式神经网络算法与预期值当作激活函数；
步骤4，运用训练集数据优化神经网络后即可获得对应预测模型；
步骤5，通过验证数据集对模型预测效果验证，如果调整后客流量满足预期运营需求，则按照流程执行，否则重新执执行步骤2-5；
步骤6，选择预测值与实际值相差为预设值的模型与测试数据对交通流量预测值进行预测。
6.根据权利要求4所述的一种基于GRU神经网络的运行图编制系统，其特征在于，所述步骤2中的GRU层数值为3，神经元数量为8。
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