基于大数据的城市轨道交通路径反推演与客流分配方法

本申请涉及城市轨道交通领域，公开了基于大数据的城市轨道交通路径反推演与客流分配方法，包括以下步骤：S1、收集并处理票务、列车运行和乘客步行数据；S2、识别乘客进出站点的相关信息，构建乘客的出行需求；S3、应用深度优先搜索算法、广义出行费用约束(路径阻抗约束)以及换乘次数约束，确定所有有效路径；S4、构建时空扩展网络，模拟乘客行程并应用约束；S5、评估路径乘车方案，分析留乘率、登乘率和匹配度；S6、选择最优方案；S7、进行客流分配。本发明通过利用大数据和复杂网络理论，能够准确识别乘客的出行轨迹，并基于此进行客流分配，这样可以更好地预测和管理各站点和线路上的客流情况，缓解车站拥挤与乘客留乘现象，提高运营效率。