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公开(公告)号:CN106803137A
公开(公告)日:2017-06-06
申请号:CN201710055877.4
申请日:2017-01-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种城市轨道交通AFC系统实时进站客流量异常检测方法,首先采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数,验证该序列的混沌特性,接着利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数,对原时间序列进行相空间重构,确定模型训练测试样本集,并采用大范围网格搜索方法优化模型参数,再利用优化后的模型预测各时段的进站客流量,然后利用训练样本中各时段进站量预测残差序列的分布特性,最后确定在某一置信度下各时段进站客流量预测残差的置信区间,从而确定未来时段的进站客流量异常检测的阀值上限和阀值下限。本发现有效收缩了进站客流量的异常检测范围,降低了数据异常检测的误报率。