[发明专利]一种实时预测公交到站时间的方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种实时预测公交到站时间的方法，包括输入模型预估步骤，输入预设的路段运行时长预测模型得到当前时间点之后对应个数时间段内的路段运行时长预估值；输入预设的站点停靠时长预测模型得到当前时间点之后对应个数时间段内的站点停靠时长预估值；预测时长计算步骤，根据公交车实时GPS上报数据，获取当前公交车到达上一个站点的时刻，结合当前时刻、各路段运行时长预估值及各站点停靠时长预估值，计算出公交车到达对应站点的时间。本发明还公开了一种电子设备及存储介质，本发明的一种实时预测公交到站时间的方法、电子设备及存储介质能够较精确的实时公交到站时间预测，方便市民做好乘车的时间规划。

技术领域

本发明涉及交通技术领域，尤其涉及一种实时预测公交到站时间的方法、电子设备及存储介质。

背景技术

随着现代城市的不断发展，城市的经济得到了发展，人口、车辆也大量增加，随之引发了一系列的交通问题，使得城市交通面临着越来越多的需求和挑战。实现智能公交，对于优化城市交通，推进智慧城市的建设都有重要的意义。对于智能公交领域，实时准确的预测公交到站时间，一方面可以实现公交系统的智能调度，另一方面也可以满足市民智慧出行的要求。公交车到站时间信息是先进的公共交通系统(ATPS)中的重要组成部分。及时而准确的公交到站时间预测可以大幅提升公共交通运营质量和乘客的满意度，它既可以令交通部门及时调整调度系统，以改善服务质量，同时乘客也可以及时调整自己的行程，从而减少等待时间及等待过程中的焦虑感。

公交车到站时间可以分解为两个部分，一部分是公交车在站点的停靠时间，另一部分是公交车在站点间的行驶时间。目前，传统的预测公交到站时间的方法是通过获取各线路公交车的历史GPS和车辆相关上报信息，计算出各线路公交车在各站点间的运行时长，并求得站点间的平均运行时长。根据当前公交车的实时GPS上报信息，获取其到达上一站的时刻t_last,当前时刻t_now。预测到站时长P＝∑L_i-(t_now-t_last)，其中L_i表示接下来各站间的历史平均运行时长。但是，这类方法没有较好的考虑公交车在站点的停靠时间，导致计算结果不精确，更不能较好地结合实际情况计算出更符合实时交通状况的、更准确的时长预估。基于此，提供一种实时预测公交到站时间的方法，能够实现实时公交到站时间预测，并且预测时间更为准确，方便市民做好乘车的时间规划，是目前公共交通领域值得探究的技术问题。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种实时预测公交到站时间的方法，能够较精确地实时预测公交到站时间。

本发明的目的采用如下技术方案实现：

一种实时预测公交到站时间的方法，如图1所示，包括：输入模型预估步骤，获取相同时间段、相同路段当前时间点之前若干个时间段的路段运行特征数据，输入预设的路段运行时长预测模型得到当前时间点之后对应个数时间段内的路段运行时长预估值；获取相同时间段、相同公交线路当前时间点之前若干个时间段的站点停靠特征数据，输入预设的站点停靠时长预测模型得到当前时间点之后对应个数时间段内的站点停靠时长预估值；预测时长计算步骤，根据公交车实时GPS上报数据，获取当前公交车到达上一个站点的时刻，结合当前时刻、各路段运行时长预估值及各站点停靠时长预估值，计算出公交车到达对应站点的时间。

进一步地，在输入模型预估步骤之前，还包括：预测模型生成步骤，获取公交线路网各公交车历史运行数据，根据历史路段运行数据通过LSTM模型训练生成路段运行时长预测模型，根据历史站点停靠数据通过LSTM模型训练生成站点停靠时长预测模型。