[发明专利]一种基于历史数据的公交车辆到站时间预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种智能公交技术领域，尤其是一种公交车辆到站时间预测方法。

背景技术

发展公共交通是缓解我国大城市交通拥挤的重要途径之一，提升公共交通服务水平将会大大提升交通运行效率，站台电子站牌是现在运用最广的公共交通基础设备，能为乘客及时的提供车辆到站信息，极大的方便了乘客的出行，随着我国城市化进程的不断加快，公共交通的不断改善，公交站牌的数量日益增多，特别是正确发布到站预告信息对提升公交服务质量非常重要。

现有车辆定位技术中有基于CAN总线的公交车辆定位技术，基于ZigBee技术的公交车辆定位技术和基于RFID的公交车辆定位技术以及使用GPS车载设备的定位技术。使用CAN总线的公交车辆定位技术和RFID的公交车辆定位技术都不能实现长距离定位。

车辆到站信息准确度取决于公交GPS车载设备GPS信号，GPS信号受到天气、环境以及信号干扰等因素的影响，在高楼林立，有桥梁或者是乡村环境下使用时，GPS定位信号容易出现漂移或者是掉线的情况，容易照成一段时间定位不准确，影响到站信息的计算。

车辆到站信息准确度取决于公交车是否存在偏离线路的情况。

目前大多数车辆到站预测方法只能预测车辆到达站点时距离目标站点的距离和时间，不能实时预测车辆距离目标站点的距离和时间。而且在预测时间方面一般采用距离除以固定的速度，或者采用时刻表预报方法，这两种预报方法都受到道路交通的情况和天气环境的影响，不能准确的估计车辆在不同路段不同环境下的到站时间。

目前各地公共交通普遍提供了车辆到站信息提示，但是都有存在到站信息偏差、预测距离短等情况出现，而且随着站台、车辆规模不断增大，计算量变得越来越巨大。一个高效、准确的算法能够为乘客提供实时准确的车辆到站信息，大大提升公共交通服务质量。

发明内容

为了克服已有公交车辆到站时间预测方法的预测距离较短、实时性较差、准确性较差的不足，本发明提供了一种预测距离较长、实时性良好、准确性良好的基于历史数据的公交车辆到站时间预测方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于历史数据的公交车辆到站时间预测方法，包括如下步骤：

(a)实时接收公交车辆上GPS设备上传的GPS实时数据和车辆到站信息数据；

(b)成功获取到车辆GPS实时数据后，对所述车辆GPS实时数据进行处理，对车辆实时数据处理包括以下步骤：加载关系数据，从数据库加载站线关联数据、车线关联数据、线路站点站间距离、站台工控机关联数据和各线路下车辆历史平均速度到设备管理服务器内存中；建立一个全局静态的车辆到站信息维护列表，用于保存所有线路下车辆GPS定位信息，便于查找距离站点最近车辆；把实时接收到的车辆GPS信息根据车辆到站信息维护列表中的索引快速更新到车辆到站信息维护列表，同时清除时间过长没有更新的车辆到站数据；

(c)成功获取到车辆到站信息后，根据车辆到站信息中线路编号和运行方向从在线站点设备中找到要发送消息的站点设备，通过车辆到站信息维护列表查找到距离目标站点最近的车辆GPS数据，得到目标站点的最近车辆距离；

通过获取线路设定时间运营时段相邻站间车辆运行速度的历史数据和今日数据，使用加权平均法估计当前时段线路下相邻站间车辆平均行驶速度，根据车辆到站点途径的各个站间距离和站间平均行驶速度，估算出各个站间行驶时间，共同预测出车辆到站时间。

进一步，所述步骤(c)中，在成功获取到车辆到站数据后，会通过该车辆当前线路前一站到站时间和当前站到站时间的时间差和站间距计算该车辆当前线路上一站到当前站平均速度，并将该车辆当前线路下上一站到当前站的平均速度存入数据库，数据库每天通过job定时计算当天各线路各时段相邻站间车辆的平均速度，并存库。

再进一步，所述步骤(c)中，所述车辆到站时间的预测公式为：