[发明专利]基于多元信息数据的公交到站时间预测方法及系统

摘要

一种基于多元信息数据的公交到站时间预测方法，包括以下步骤：1)对获取的多元信息数据进行预处理，形成历史数据库，所述多元信息数据包括预测线路的公交车辆GPS数据、通行路段其它线路公交车辆的GPS数据和公交车IC卡数据。处理后得到信息包括：车辆运行位置、车速、站间区间、车辆在各车站到达时刻、离开时刻、上车人数和下车人数；2)建立模型预测公交车辆的站-站间行驶时间；根据推算的车站上下客量预测在站停站时间；由此得到区间行程时间并进行公交车辆的到站时间预测。进而开发一种基于多元信息数据的公交到站时间预测原型系统。本发明的公交到站时间预测方法具有预测时效性、准确性较高的优势。

主权项

一种基于多元信息数据的公交到站时间预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：1)对获取的多元信息数据进行预处理，形成历史数据库，所述多元信息数据包括预测线路的公交车辆GPS数据、通行路段其它线路公交车辆的GPS数据和公交车IC卡信息，数据处理后得到的信息包括：线路编号、车牌编号、车辆运行位置、车速、所在站间区间、车辆在各车站到达时刻、离开时刻、上车人数和下车人数；2)建立模型预测公交车辆的站‑站间行驶时间；2.1)当公交线路集合所包含的公交车辆数目k，即k<N时，N为公交线路集合所包含的公交车辆数目的最小阈值，基于公交运行线路中相邻两个站点间的行程时间的历史数据统计回归，来得到预测的路段行程时间，通过以下公式实现：$t_{i,i+1}^j=\underset{n=1}{\overset{j-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&beta;}}^n{t}_{i,i+1}^n+{\mathrm{\&phi;}}_{i,i+1},1\&lt;n\&le;j-1$其中，为第j班公交车从第i个站点到第i+1个站点的预测运行时间；βⁿ为回归系数；为纳入样本的公交车从第i个站点到第i+1个站点的历史运行时间，φ_i,i+1为路段行程时间估计参数；2.2)当公交线路集合所包含的公交车辆数目k，即N≤k≤M时，M为公交线路集合所包含的公交车辆数目的最大阈值，预测的路段行程时间的计算过程包括以下步骤：①公交线路集合L的确定：公交线路集合L为为公交车辆j在当前站点的到站时刻，为公交线路集合中的公交车辆k在目标站点的到站时刻；②加权因子确定：加权因子Γ_k由公交线路集合中的公交车辆的站站间的行驶时间按到站间隔的倒数计算得到，计算公式由以下实现：${\mathrm{\&Gamma;}}_k=\frac{1/(T_{l,j}^{i-1}-T_{L,k}^{i-1})}{\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}1/(T_{l,j}^{i-1}-T_{L,k}^{i-1})}$其中，为公交线路集合中的公交车辆k在当前站点的到站时间；m为公交线路集合中的公交车辆总数；预测的路段行驶时间计算式为：其中，为公交线路集合中的公交车辆k在站站间的行驶时间；3)根据推算的车站上下客量预测在站停站时间：${T_{\mathrm{Dwell}}^A}_{S_{n-1}}\left(k\right)={\mathrm{\&alpha;}}_{S_{n-1}}\left(k\right)+{\mathrm{\&beta;}}_{S_{n-1}}\left(k\right)\&times;\mathrm{Max}(N_{\mathrm{in}},N_{\mathrm{out}})+{\mathrm{\&gamma;}}_{S_{n-1}}\left(k\right)\&times;C$其中为回归参数，Max(N_in,N_out)为该公交车站上下客人数的最大值，C为公交车辆的乘客满载率，由此时车上实际载客数量与额定最大载客数量的百分比表示；由公交车辆的站‑站间行驶时间、在站停站时间得到区间行程时间并进行公交车辆的到站时间预测。