城市轨道交通自动售检票系统实时进站客流量异常检测

阈值范围的合理设定,对AFC(自动售检票)系统实时进站客流量数据的有效性检测至关重要。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;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;采用大范围网格搜索方法优化混沌支持向量机回归模型参数,利用优化后的模型预测各时段的进站客流量;利用训练样本集中各时段进站客流量预测残差序列的分布特性,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阈值上限和阈值下限。试验结果表明,该方法有效地增强了系统对于AFC系统实时进站客流量数据有效性检测的能力。