[发明专利]一种基于大数据和物联网的轨道交通调度方法

说明书

一种基于大数据和物联网的轨道交通调度方法，是基于历史大数据环境下，对某一轨道线路的列车每天不同时刻的客流量进行预测，并以此为依据确定每天不同时刻发车间隔时间,以此发车间隔时间为基础数据，通过物联网实时监测列车当前客流量，收集本轨道线路当前乘客情况，得出下一时刻的预测客流量修正后的发车间隔时间，最终能实现根据列车任一时刻实际客流量的情况不断动态的修正发车间隔时间使得列车运行更有效率。

技术领域

本发明专利属于轨道交通调度算法，具体地说，涉及一种基于大数据和物联网的轨道交通调度算法。

背景技术

现有轨道交通调度算法都是通过数学建模采用预测算法，例如遗传算法、粒子群算法等进行客流预测，然后根据预测进行发车、停站调度；而在当前有大数据支撑的环境下，完全可以基于历史大数据，进行更为简单有效的客流预测，同时在物联网高速发展的今天，可以实时获得各个站点和列车客流数据，为实时动态调整的实现提供了可能。

发明内容

本发明的目的是建立一种基于大数据和物联网的、开放的、可不断优化的轨道交通调度方法。

本发明首先要求具备以下条件：1、已建立不同时刻列车乘客人数的数据仓库；2、已建立实时监测列车当前乘客人数的装置，并通过物联网同步送达后台服务器和各列车，同时后台调度控制信息能够实时送达各列车，确保实时调度能够实现。

本发明的技术方案包括两部分：1、利用大数据预测每天不同时刻的客流量，并以此为依据确定每天不同时刻发车间隔时间的基础数据；2、根据物联网监测的数据对发车间隔时间进行微调。

具体实施方式

上述第1部分利用大数据预测每天不同时刻的客流量，并以此为依据确定每天不同时刻发车间隔时间的基础数据的基本思想是：任意时刻客流量取决于该时刻对应的事件特征，事件包括该时刻所属的月份、星期、日期、小时、节假日、学校开学时间、学校放假时间、各种突发消息以及其它相关事件，如果通过大数据获得每个事件对客流量的影响度，就可以较精确的对任意时刻的客流量进行预测，具体的技术方案包括：

(1)定义轨道线路乘客数P为当前轨道线路中某一时间点所有列车乘客数之和，将历年本条轨道线路乘客数以固定的时间间隔进行采样，存入数据仓库；

(2)以算术平均的方法求出历年本轨道线路乘客数的平均值，分别记为则本轨道线路乘客数的历史平均值同时将历年本轨道线路乘客数的平均值通过线性回归方法，求出本轨道线路下一年度乘客数的平均值，以表示，此时并非实际数据，而是对下一年度平均乘客数的预测数据；

(3)求出不同事件对客流量的影响度，记为不同事件的权值，方法为：通过以不同的事件E为索引，从数据仓库中检索出所有满足事件E条件的P，设有k项满足事件E的条件，该k项分别记作P₁、P₂……P_k，则满足该事件的轨道线路乘客数的均值则事件E对客流量影响度的权值

(4)根据各事件权值，求出未来各个时刻的预测客流量，方法为：依次分析未来各个时刻所对应的事件，将其对应的所有事件的权值进行算术平均，得到该时刻的权值λ，方法为：设某一时刻对应m个事件，这m个事件对客流量影响度的权值分别是λ₁、λ₂……λ_m，则该时刻的权值轨道线路该时刻的乘客预测数为其中为被预测年度的乘客数均值；

(5)根据任一时刻预测客流量、每辆列车的计划载客数确定该时刻的发车间隔时间，方法为：设列车运行完整个线路的时间为T，每辆列车计划载客数为P_P，则发车间隔时间t＝T·P_P/P_F，此发车间隔时间为基础数据，实际运行过程中，再根据第2部分物联网监测的数据对发车间隔时间进行微调。

上述第2部分据物联网监测的数据对发车间隔时间进行微调的技术方案包括：