[发明专利]一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法有效
申请号: | 201511021601.1 | 申请日: | 2015-12-31 |
公开(公告)号: | CN105469602B | 公开(公告)日: | 2017-08-11 |
发明(设计)人: | 马晓磊;吴志海;于海洋;陈栋伟;刘从从 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G08G1/01 | 分类号: | G08G1/01 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所11121 | 代理人: | 赵文颖 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 ic 数据 公交 乘客 候车 时间 范围 预测 方法 | ||
1.一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法,包括以下步骤:
步骤一,建立样本集;
设定需要进行乘客候车时间范围预测公交路线的车次,设需要进行乘客候车时间范围预测的站点为第二目标站点,其前一站为第一目标站点,依次通过第一目标站点、第二目标站点的公交车分别为BusA和BusB;
获取需要进行乘客候车时间范围预测公交路线车次的公交IC卡历史数据库,对原始数据进行预处理,提取出含有车次标识、线路标识、站点标识、到站时间、日期、上车客流量、下车客流量的数据集;
对数据集进行处理:针对数据集,进行车次标识匹配,找出两个目标站点车次标识不对应的数据,剔除其对应的数据,设s为两个站点的距离,为平均速度,t是旅行时间,旅行时间是同一辆车在相邻站点间的时间差,根据获取平均速度,剔除平均速度超出国家规定公交车最高车速的数据;
经过上述的处理得到样本集,设样本集中样本总数为N,将样本集划分为训练集和测试集
步骤二,RVM建模及其参数标定;
确定RVM模型的输入输出变量;设输入变量分别是BusA在第一个目标站点的上车人数xi1、BusA在第一个目标站点的下车人数xi2、BusB在第一个目标站点的上车人数xi3、BusB在第一个目标站点的下车人数xi4、BusA和BusB在第一个目标站点的车头时距xi5、BusA在第一个目标站点和第二目标站点的旅行时间xi6;输出变量为BusA和BusB在第二个目标站点的车头时距yi,其中i=[1,2,…,N],i指第i个样本,第i个样本的输入对应第i样本的输出;其中,车头时距指的是在同一车道上行驶的车辆队列中,两连续车辆车头端部通过某一断面的时间间隔,因此前后车在公交站点的车头时距就是前后车到达该站点的时间差;
利用步骤一中得到的训练集对RVM模型进行训练,进行参数标定;
步骤三,预测BusA和BusB在第二个目标站点的车头时距;
当给定一个新的输入x*,由RVM模型中的公式预测出相应的车头时距,其中y*为预测值,即前后车在该站点的时间间隔,实现乘客候车时间范围的预测;μ为后验均值权重矩阵;
由RVM模型中的公式得到正态分布的方差,并且在给定显著水平为α得到关于预测公交到站时间的1-α置信区间,即得到公交乘客候车时间范围,其中
通过查找t分布表得到,角标α/2代表t分布的α/2分位点,K为输入变量的维度数目,K=6;∑为协方差矩阵,σMP为噪声所服从的正态分布中方差的最优值。
2.根据权利要求1所述的一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法,所述步骤一中,到站时间标记方法为:设公交车在公交站点的上下车刷卡信息数据大于等于A,则将第一个刷卡信息作为公交车在公交站点的到站时间,否则,剔除此公交站点。
3.根据权利要求1所述的一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法,所述步骤二中,参数标定具体为:
利用步骤一中得到的训练集对RVM模型进行训练,首先选择核函数为径向基RBF函数其中:xi为输入变量,xi=[xi1,xi2,xi3,xi4,xi5,xi6],xj是核函数中心,xj=[xj1,xj2,xj3,xj4,xj5,xj6],j=[1,2,…,N],j表示第j个样本,||xi-xj||2表示6维空间中任意两点的欧氏距离,δ为函数的宽度参数,利用步骤一中的数据对该模型进行训练,标定参数其中:μ为后验均值权重矩阵,为设计矩阵的元素,∑为协方差矩阵,σMP为噪声所服从的正态分布中方差的最优值。
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