Какие методы существуют для определения пассажиропотока в метро?

Некоторые методы определения пассажиропотока в метро:

• Автоматическая система оплаты проезда (AFC). www.frontiersin.org Собирает данные с автоматических выходов на посадку и обрабатывает их, чтобы определить местоположение и время прибытия пассажиров на станцию и выхода из неё. www.frontiersin.org Этот метод анализирует пространственное и временное распределение пассажиропотока. www.frontiersin.org
• Видеосистемы наблюдения. www.frontiersin.org Оператор метрополитена может просматривать видео в режиме реального времени, чтобы получить информацию о пассажиропотоке в каждой зоне станции. www.frontiersin.org
• Регрессионные модели. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Линейная и нелинейная регрессия используются для прогнозирования численности пассажиров на основе исторических данных. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Такие модели подходят для анализа сезонных трендов и временных рядов. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Классификация и кластеризация. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Методы кластеризации, например K-means, помогают группировать станции или временные интервалы по схожим характеристикам нагрузки. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Алгоритмы классификации, такие как случайные леса или градиентный бустинг, используются для определения вероятности возникновения перегрузок. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Нейронные сети. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их модификации, например LSTM, позволяют анализировать временные ряды и строить долгосрочные прогнозы пассажиропотока. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Такие алгоритмы учитывают сложные зависимости между переменными, такими как погода, время суток и крупные мероприятия. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Обработка потоков данных в реальном времени. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Технологии, такие как Apache Kafka и TensorFlow, позволяют обрабатывать данные о пассажиропотоке в реальном времени. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Это важно для адаптивного управления транспортными потоками и предотвращения перегрузок. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai