[发明专利]一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法

摘要

本发明公开了一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法，包括以下步骤步骤一，建立样本集；步骤二，RVM建模及其参数标定；步骤三，预测BusA和BusB在第二个目标站点的车头时距；本发明的最大特点是能够预测下一辆公交将在某一时刻至某一时刻到达某个站点，填补了公交到站时间范围预测的空白，具有很大的创新意义，提供了比其他专利更为合理的预测方式；本发明结合公交IC卡数据，针对多辆车次，提取大量的乘客信息，不需要车载GPS系统，方便快捷，降低了数据处理成本，而且IC卡数据可以获取公交车在各个站点的上下车人数，从而获得公交车在各个站点的停留时间，这一点是GPS数据所不能提供的。

主权项

一种基于IC卡数据的公交乘客候车时间范围的预测方法，包括以下步骤：步骤一，建立样本集；设定需要进行乘客候车时间范围预测公交路线的车次，设需要进行乘客候车时间范围预测的站点为第二目标站点，其前一站为第一目标站点，依次通过第一目标站点、第二目标站点的公交车分别为BusA和BusB；获取需要进行乘客候车时间范围预测公交路线车次的公交IC卡历史数据库，对原始数据进行预处理，提取出含有车次标识、线路标识、站点标识、到站时间、日期、上车客流量、下车客流量的数据集；对数据集进行处理：针对数据集，进行车次标识匹配，找出两个目标站点车次标识不对应的数据，剔除其对应的数据，设s为两个站点的距离，为平均速度，t是旅行时间，旅行时间是同一辆车在相邻站点间的时间差，根据获取平均速度，剔除平均速度超出国家规定公交车最高车速的数据；经过上述的处理得到样本集，设样本集中样本总数为N,将样本集划分为训练集和测试集步骤二，RVM建模及其参数标定；确定RVM模型的输入输出变量；设输入变量分别是BusA在第一个目标站点的上车人数xi1、BusA在第一个目标站点的下车人数xi2、BusB在第一个目标站点的上车人数xi3、BusB在第一个目标站点的下车人数xi4、BusA和BusB在第一个目标站点的车头时距xi5、BusA在第一个目标站点和第二目标站点的旅行时间xi6；输出变量为BusA和BusB在第二个目标站点的车头时距yi，其中i＝[1,2,…,N]，i指第i个样本，第i个样本的输入对应第i样本的输出；其中，车头时距指的是在同一车道上行驶的车辆队列中，两连续车辆车头端部通过某一断面的时间间隔，因此前后车在公交站点的车头时距就是前后车到达该站点的时间差；利用步骤一中得到的训练集对RVM模型进行训练，进行参数标定；步骤三，预测BusA和BusB在第二个目标站点的车头时距；当给定一个新的输入x*，由RVM模型中的公式预测出相应的车头时距，其中y*为预测值，即前后车在该站点的时间间隔，实现乘客候车时间范围的预测；μ为后验均值权重矩阵；由RVM模型中的公式得到正态分布的方差，并且在给定显著水平为α得到关于预测公交到站时间的1‑α置信区间，即得到公交乘客候车时间范围，其中通过查找t分布表得到，角标α/2代表t分布的α/2分位点，K为输入变量的维度数目，K＝6；∑为协方差矩阵，σMP为噪声所服从的正态分布中方差的最优值。