本申请提供了一种基于深度强化学习的自反馈客流控制方法以及装置。所述基于深度强化学习的自反馈客流控制方法包括:获取车站的当前时间点的历史时序数据、仿真数据以及短时预测数据;根据所述历史时序数据、仿真数据以及短时预测数据获取客流特征;根据所述客流特征获取车站设施能力负荷度评价;获取客流控制策略,所述客流控制策略包括多种控制行为;根据所述车站设施能力负荷度评价以及所述客流控制策略更新当前的车站客流控制决策方案。本申请根据客流历史时序数据、仿真数据以及短时预测数据对当前时间点的车站设施能力负荷度进行评价,一方面能够了解当前车站关键设施设备能力利用情况,另一方面可以根据当前车站关键设施设备能力利用情况反馈更新智能调整车站客流控制决策方案。
声明:
“基于深度强化学习的自反馈客流控制方法及装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)