[发明专利]一种调度方法、系统、机器可读介质及设备

说明书

本发明提供一种调度方法，包括：基于历史活动相关参数预测活动结束时活动区域的人流数据；根据所述人流数据生成人员调度方案；基于历史车辆行驶数据预测活动结束时活动区域的车流数据；根据所述车流数据得到所述交通疏散能力；根据所述人流数据与所述交通疏散能力生成车辆调度方案。本发明通过历史活动相关参数和历史车辆行驶数据，预测活动结束时人流数据及活动区域的交通疏散能力，提前制定相应的人员和车辆调度计划，确保活动散场时能及时的疏散人流，降低发生安全问题的风险性。

技术领域

本发明属于交通调度领域，具体涉及一种调度方法、系统、机器可读介质及设备。

背景技术

大型活动人流密集，尤其是在每天的开始和结束时间段，会有明显的人流聚集情况，需要相关部门对此进行重点关注，防止群体事件造成的不良影响。以活动散场为例，活动参与者会在短时期内向出入口聚集，离开场所后会向就近的交通枢纽汇集，从而导致短期局部区域人员密集度显著增加，大幅增加风险产生的可能性。现有技术集中在当发生拥堵后的紧急调度疏散方案。然而警务人员和车辆调度受到时间和空间的影响，在调度过程中，依然容易产生安全问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种调度方法、系统、机器可读介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种调度方法，包括：

基于历史活动相关参数预测活动结束时活动区域的人流数据；

根据所述人流数据生成人员调度方案；

基于历史车辆行驶数据预测活动结束时活动区域的车流数据；

根据所述车流数据得到所述交通疏散能力；

根据所述人流数据与所述交通疏散能力生成车辆调度方案。

可选地，还包括：将所述人员调度方案和所述车辆调度方案发送至客户端。

可选地，还包括：接收所述客户端反馈的人员调度反馈信息和车辆调度反馈信息。

可选地，所述历史活动相关参数包括活动发生时间、历史人流数据。

可选地，基于以下至少之一预测活动结束时活动区域的人流数据：ARIMA(p,d,q)模型、灰色预测算法或基于神经网络模型的预测算法。

可选地，根据人流数据确定拥堵等级，根据拥堵等级生成与拥堵等级对应的人员调度方案。

可选地，所述历史车辆行驶数据包括与活动结束时间段相同的历史时间段内车辆数量平均值及可载客人数平均值。

可选地，当大于设定阈值时，执行所述车辆调度方案，其中，T表示交通疏散能力，P表示人流数据。

为实现上述目的及其他相关目的，一种调度系统，包括：

人流数据预测模块，基于历史活动相关参数预测活动结束时活动区域的人流数据；

人员调度方案生成模块，用于根据所述人流数据生成人员调度方案；

车流数据预测模块，基于历史车辆行驶数据预测活动结束时活动区域的车流数据；

交通疏散能力获取模块，用于根据所述车流数据得到所述交通疏散能力；

车辆调度方案生成模块，用于根据所述人流数据与所述交通疏散能力生成车辆调度方案。

可选地，所述交通疏散能力预测模块包括：

可选地，还包括：发送模块，用于将所述人员调度方案和所述车辆调度方案发送至客户端。

可选地，还包括：接收模块，用于接收所述客户端反馈的人员调度反馈信息和车辆调度反馈信息。