一种地铁站客流缓冲区风险辨识与协同管理方法及系统

本申请公开了一种地铁站客流缓冲区风险辨识与协同管理方法及系统，涉及模拟仿真领域，包括：基于社会力模型的个体运动仿真软件Massmotion，构建地铁站各分区客流缓冲区的三维仿真场景，获取地铁站客流缓冲区数据；采用分区独立成分分析PIPCA算法，得到影响各分区客流系统的主导变量；根据主导变量，通过苔藓生长算法MGO优化预构建的非线性子回归神经网络NARX的权重和偏置参数，得到预测各缓冲区及瓶颈期客流密度的地铁客流缓冲区风险辨识模型；构建目标函数和约束条件，在满足客流量需求的约束条件下，选择最优的控制策略；采用拥堵风险识别方法，选择总拥堵风险最低的控制方案作为最终实施方案。本申请高效识别缓冲区拥堵风险。