[发明专利]一种公交线路最高断面客流预测方法

说明书

本发明公开了一种公交线路最高断面客流预测方法，包括步骤：提取公交线路各时段断面客流的影响因子，建立数据空间；提出基于预测误差成本的评价指标；以误差成本最小化为目标对数据空间进行参数寻优；在参数寻优过程中，对目标时段断面客流利用Shepard插值算法进行插值预测。本发明利用插值算法进行预测，具有较高的预测稳定性，在以预测误差成本为评价指标的预测模型中表现较优，可为公交线路发车频率设置、运力投放、最优满载率提供参考，同时还利用“报童模型”的思想，提出了基于预测误差成本的评价指标，综合反映车次冗余成本和因车次不足而造成的乘客滞留成本，为后续公交发车频率优化提供更为直接的参考。

技术领域

本发明涉及公交运营管理中的客流预测领域，特别涉及基于误差成本和Shepard插值的公交线路最高断面客流预测方法。

背景技术

公交服务的基本目标之一是保证给定时段内的载客量与公交线路沿线上的最大客流量相适应，根据预测时间的跨度，客流预测可分为长期客流预测和短期客流预测，长期客流预测一般服务于公交系统基础设施建设和线路规划等工作，而短期客流预测一般服务于公交运营管理，车辆人员排班等工作。

对于短期公交客流预测问题，目前使用的方法主要分为如下几类：时间序列分析、统计预测、机器学习算法等。但均分别存在缺陷，例如统计学预测方法单纯从数据统计的角度分析客流规律进行预测，其预测质量很大程度上依赖统计数据质量，因而此类方法精度不高，可靠性低。机器学习算法虽然具有较高的预测精度，但均具有模型复杂、参数依赖性大、对训练数据质量依赖性高等缺陷，所以模型稳定性不强，针对不同的模型和应用场景，需要大量的参数寻优工作才能取得可靠的预测模型。

另外，在预测结果评价方面，现有的公交乘客预测精度的评价指标均基于平均误差，如绝对误差和相对误差，然而，公交乘客预测有其特殊性，传统的基于平均误差的评价指标并不一定完全适用于运营调度。经研究在运营调度的层面，线路发车频率设置通常取决于该线路的最高断面客流，而与线路客流总量没有直接关系，在中国专利申请公开说明书(CN106951976A)中已有关于公交客流预测的研究，但仅局限于线路客流总量预测，对最高断面客流预测问题鲜有报道。断面客流量是指在线路中在某一个时间段内，线路某方向的某站点通过的乘客数量，最高断面客流数据不仅可用于计算发车频率，还可用于推荐满载率，在公交规划中具有重要的应用价值。与线路客流总量相比，由于断面客流涉及到沿线客流上车和下车数量分布，其预测将更为复杂且更具不确定性。

如上所述，运营时段的发车车次数取决于最高断面客流的预测值，当一个运营时段的断面客流的预测误差不会导致发车车次数量的变化时，以此预测结果作为公交运力投放的决策依据是可靠的，但是如果某运营时段的断面客流预测误差达不到或者超过计划车辆的运载能力，以此作为公交运力投放将会造成运力不足或者运力浪费的现象，以此造成的运营损失(车次过多或乘客滞留)为此次预测误差造成的成本损失，即误差成本。因此，存在各运营时段乘客量预测结果的平均误差较小但部分时段误差成本过大的情况，也存在平均误差较大但大部分时段误差成本较小的情况。现有技术中大多按照以平均误差最低为目标的传统评价方法，这种方法虽然预测结果较优，但是在以运力与运量相匹配为目标的实际公交运营管理工作中，并不适用。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种公交线路最高断面客流预测方法，此方法具有较高的预测稳定性，因而在以预测误差成本为评价指标的预测模型中表现较优，可为公交线路发车频率设计提供参考。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：一种公交线路最高断面客流预测方法，包括以下步骤：

提取公交线路各时段断面客流的影响因子，建立数据空间；

提出基于预测误差成本的评价指标；

以误差成本最小化为目标对数据空间进行参数寻优；

在参数寻优过程中，对目标时段断面客流利用Shepard插值算法进行插值预测。