[发明专利]城市公交客运事件应急响应调度管理系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种交通管理技术，特别涉及一种城市公交客运事件应急响应调度管理系统及方法。

背景技术

目前，我国的许多城市在加强智能公共交通系统的建设，但是实际上目前的建设水平距离真正的智能公交系统相差甚远，有的认为安装上GPS和电子站牌就是智能公交了，实际上这些只是一点点基础而已，如智能公交系统中最基础的信息服务系统只是停留在静态信息服务上；另外实时智能调度在一条线路上都无法实现，原因就是有些城市智能公交系统中真正的问题（如交通控制对公交运营的影响关系、调度模型的影响因子的确定等等）没有解决。诚然，信息技术、计算机网络技术的广泛应用推动了城市公交向智能化方向发展。然而单线智能公交在运营过程中存在车辆间信息不明、换乘情况不明、缺乏动态信息服务等问题，严重影响了公交的服务水平，因此传统公交线路智能化调度系统正向公交网络化智能管理系统过渡。目前，公交网络化智能应急技术的研究还较滞后，随着相关技术的发展，研究公交网络化智能应急技术具有重大理论价值和现实意义。基于地理信息技术(GIS技术)、定位技术(GPS技术)和现代通信技术，研究公交网络智能化应急系统技术和多种客运方式协调调度技术，正引起广大研究人员的浓厚兴趣。

美国的城市公共交通管理局已经启动了智能公共交通系统项目“Advanced Public Transportation Systems（APTS）”。美国的APTS主要研究基于动态公共交通信息的实时调度理论和实时信息发布理论，以及使用先进的电子、通讯技术提高公交运营效率和服务水平的实施技术。在公共客运系统中一些州已有事件的应急处理系统（是发生事件后的应急处理）。在公交事件的预测技术方面、在交通事故影响公交运营系统方面的研究还没有深入研究。但是美国在交通事件（并没有涉及公交事件的研究）自动检测方面研究较早，现较为成熟的模式识别算法，这类算法是根据事件产生前后交通变量的差值是否超过某一给定的阈值来判断事件, 进而激发事件报警。这类算法主要包括1965年由美国加利福尼亚运输部Payne等学者开发的加利福尼亚(California ) 算法，该算法是双截面算法, 它基于事件发生时上游截面占有率将增加, 下游截面占有率将减少这一事实。另外开发于1991 年莫尼卡(Monica)算法，属于欧盟DRIVE项目中的子项目LMonica 算法在HERM ES项目的头两年期间被测试，它是建立在连续车辆之间车头视距的测量值与方差及速度差的基础之上, 当这些参数经历大规模扰动超过预设阈值时, 事件报警系统启动LMonica 算法，此算法的研究与车道数和其它路段的交通行为无关。在2005年Mak,C.L. and Henry S.L.Fan 学者提出了关于交通事件的测试方法，在2006年在上述研究基础上创新性的研究成果，即提出速度与事件的关系模型。在2004年和2005年Jiuh-Biing Sheu 教授分别提出信号过程对事件关联度特性影响模型和 公交事件模糊综合评判方法，这对公交事件的深入研究奠定了基础，只是研究的环境为信号并不随流量发生变化以及不是混合交通流的情况。在2007年Barry Kirwan 教授对各种运输方式的安全系统进行了分析与设计，没有提出具体的设计模型，但是在结构框架的设计上还是很有借鉴意义 。

北京交通大学邵春福教授，开发了模拟道路交通异常事件下的交通流动，直观显示受道路异常事件影响的交通流变化系统，为制定交通管理措施奠定基础。交通部公路科学研究所ITS中心的高海龙，研究开发的高速公路事件管理系统，此系统已应用于首都高速公路发展有限公司，实践证明减少1/3的事件反应时间，从应用效果来看还是很理想的。韩印教授在2006年阐述了基于神经网络的公交事件识别机理，说明模式识别的事件预测处理和特征选择的过程，同时探讨了基于BP神经网络智能协调调度模型建立思想和变量标定。天津大学系统工程研究所贺国光教授提出了一种基于粗集理论预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法。这些都为在事件智能识别及应急响应的深入研究奠定理论基础。

发明内容