[发明专利]基于区间不确定性的公交客流分配方法、系统、存储介质

权利要求书

1.一种基于区间不确定性的公交客流分配方法，其特征在于，所述基于区间不确定性的公交客流分配方法包括：

基于区间不确定理论和区间数基本算法，改进行程时间函数和换乘惩罚函数，构建公交客流分配的Logit改进模型；

进行模型改进前后公交客流分配的误差分析，以及早晚高峰和平峰时段公交线路的平均误差和最大误差分析。

2.如权利要求1所述的基于区间不确定性的公交客流分配方法，其特征在于，所述区间不确定性理论又叫区间数优化，即基于区间的区间数优化方法；区间数优化利用区间描述数值的实际波动范围；区间数优化方法分为三类：一为基于区间数序关系的线性区间数优化，二为基于最大最小后悔准则的线性区间数优化，三为非线性区间数优化。

3.如权利要求1所述的基于区间不确定性的公交客流分配方法，其特征在于，所述区间数是一个范围值，表示成：其中a、为的下界值和上界值，为两任意实数；当a和相等时，区间数变成一固定数值；

区间数可用上下界值和区间半径来表示，区间半径为区间数长度的一半，如区间数下界值a和上界值区间半径区间中间值

4.如权利要求1所述的基于区间不确定性的公交客流分配方法，其特征在于，所述区间数的基本算法包括：

任意两个区间数其基本的运算法则如下：

1)加：

2)减：

3)乘：其中a和b为非负数；

4)除：

5)数乘：其中k为实数；

6)乘方：

7)指数：

8)对数：

5.如权利要求1所述的基于区间不确定性的公交客流分配方法，其特征在于，所述公交客流分配模型的假设如下：

1)区域内高峰时间段、平峰时间段的公交站点间OD矩阵已获得，由深圳市公交IC卡数据与GPS数据得到的公交线路客流OD矩阵、区域公交客流OD矩阵；

2)区域内公共交通发达，两个交通小区内的公交出行即可完成出行，无需其他交通方式；

3)不考虑特殊天气、节假日、重大事件的干扰，只考虑交通拥堵的干扰因素，行车间隔等于发车间隔；

4)不考虑乘客的换乘因素，乘客可直达或换乘到达目的地。