基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，首先获得公交车辆停靠站时间的历史统计值和获得公交车辆、公交站点等基础信息；然后计算车辆相关系数、站间车辆修正时间、前车信息修正时间和驾驶行为修正时间；最后计算公交车停靠站时间；本发明提供的方法是在历史数据模型的基础上，通过对公交车辆与目标站点之间的车辆以及其他历史数据的分析，运用自学习算法对基于历史数据模型预测结果给予实时的修正，提高了公交车辆的停靠站时间的预测精度，即保证了算法的实时性又能适应多变的交通条件。
【专利说明】基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法及系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能交通系统【技术领域】，特别涉及一种基于自学习算法的公交车停靠 站时间实时估计方法。
【背景技术】
[0002] 公交车辆在公交站点停靠时间与上车人数、下车人数、车门数量、时段、天气、车辆 类型、售票方式、站点类型、站点位置、乘客候车位置、车辆到达过程等因素相关。在智能交 通系统研究中，公交车的站点停靠时间对公交动态调度、公交优先信号控制、公交运行状态 监测以及公交到站时间预测等方面具有重要的作用。目前大部分城市的公交车辆都安装了 GPS终端，可以提供公交车辆运行的实时状态信息，该数据的实时信息包含：车辆所在站点 编号（表征当前车辆最近驶过的站点、站间里程（表征车辆在一次运营过程中从起点站到 当前GPS定位点的行驶里程）、车辆状态（表征车辆的进站情况、出站情况、到站情况以及站 点类型等）、车辆瞬时速度（表征车辆当前时刻的速度）、行驶里程（表征车辆从安装GPS装 置后行驶的总里程）、行车方向（表征车辆发车方向，例如：起点站到终点站的行车方向定 为" 1"，终点站到起点站的行车方向定为"〇"）、经纬度位置、当前时间（表征当前GPS定位 点的年月日、时分秒等信息）以及车辆限速值等，能较好地支撑公交车停靠站时间的估计。
[0003] 现有的有关公交车站点停靠时间研究主要集中在公交停靠站时间的影响因素分 析与规律分析，主要研究成果如下：
[0004] 长安大学学报（自然科学版）公开了一种公共汽车中途站停靠时间模型，其在公 交车辆中途站停靠的基本模型的基础上，引入修正系数对模型进行修正，并给出了修正系 数的求值方法以及推荐取值范围，给出的停靠时间公式更加接近实际公交车站的车辆停靠 时间。
[0005] 公路交通科技公开了一种站点驻留时间估计和预测方法，其采用概率模型的方式 来对公交车站点驻留时间进行估计和预测，运用多重线性回归并排除不显著因素，最后采 用加权最小二乘回归模型来进行参数估计。
[0006] 以往的公交车站点停靠时间估计的方法主要从影响因素分析和数据关联动态分 析。影响因素分析主要从影响公交车辆停靠站时间的因素出发，由于车辆类型、售票方式、 站点类型、站点位置等影响因素统计过程复杂，而上车人数、下车人数等因素的统计局限于 目前的检测手段不能大范围应用。而在动态方法中，首先，车辆的在公交站点的停靠时间受 到多种因素影响而表现出较大的随意性和突变性，波动较大、较频繁的数据对预测有较大 影响，将导致预测的不可靠性；其次，公交车辆在存在相对规律的发车间隔，在公交线路正 常运营时段，线路上存在多辆公交车辆，之前公交车辆在公交站点的停靠行为对后续公交 车辆的站点的客流量具有较大的影响，而随着两车间的相对距离及相隔站点数的不同，这 种影响作用的程度和方式也有所不同；最后，经过目标站点的其他公交车辆以及驾驶员的 驾驶行为，对公交车的停靠站时间估计也有影响。
[0007] 因此需要综合考虑以上因素，建立一种基于自学习算法的计算公交车辆停靠站时 间估计的方法。
【发明内容】
[0008] 有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于自学习算法的计算公交车 辆停靠站时间估计的方法。
[0009] 本发明的目的之一是提出一种基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方 法；本发明的目的之二是提出一种基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计系统。
[0010] 本发明的目的之一是通过以下技术方案来实现的：
[0011] 本发明提供的一种基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，包括以下 步骤：
[0012] 步骤1 :获得公交车辆停靠站时间的历史统计值，所述历史统计值包括各公交站 点的进站时间与出站时间以及不同车辆在各个站点的停站时间；
[0013] 步骤2 :获得公交车辆、公交站点基础信息，所述基础信息包括车辆IP、所属线路 编号、GPS时间、站间里程、进出站信号、上一站编号、线路编号、站点编号和进出站里程值；
[0014] 步骤3 :计算车辆相关系数入j;
[0015] 步骤4 :根据车辆相关系数Aj计算站间车辆修正时间ATx ;
[0016] 步骤5 :根据车辆相关系数A」计算前车信息修正时间ATqn ;
[0017] 步骤6 :计算驾驶行为修正时间ATkt ;
[0018] 步骤7 :采用以下公式来计算公交车站点停靠时间Tntk :
[0019] Tntk =Tn+ATx+ATqn+ATkt ；
[0020] 其中：Tntk为t时刻公交车辆k在车站n的停靠时间的估计值；Tn为目标车辆在站 点n的停靠站时间的历史统计值；ATx为站间车辆修正时间；ATqn为前车信息修正时间； ATkt为驾驶行为修正时间。
[0021] 进一步，所述步骤3中不同公交车辆在目标站点n之后的车辆相关系数\按以 下公式来计算：
[0022]
【权利要求】
1. 基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1 :获得公交车辆停靠站时间的历史统计值，所述历史统计值包括各公交站点的 进站时间与出站时间以及不同车辆在各个站点的停站时间； 步骤2 :获得公交车辆、公交站点基础信息，所述基础信息包括车辆IP、所属线路编号、GPS时间、站间里程、进出站信号、上一站编号、线路编号、站点编号和进出站里程值； 步骤3:计算车辆相关系数Aj; 步骤4 :根据车辆相关系数\计算站间车辆修正时间ATx ; 步骤5 :根据车辆相关系数\计算前车信息修正时间ATqn ; 步骤6 :计算驾驶行为修正时间ATkt ; 步骤7 :采用以下公式来计算公交车站点停靠时间Tntk : Tntk=Tn+ΔTx+ΔT职+ΔTkt ; 其中：Tntk为t时刻公交车辆k在车站η的停靠时间的估计值；Tn为目标车辆在站点η的停靠站时间的历史统计值；ΛTx为站间车辆修正时间；ATqn为前车信息修正时间；ATkt 为驾驶行为修正时间。
2. 根据权利要求1所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，其特征 在于：所述步骤3中不同公交车辆在目标站点η之后的车辆相关系数\按以下公式来计 算：
其中：Ns为线路LNej与线路LNk在公交站点η之后的重复站点数目；Λζ为线路LNk在 公交站点η之后的站点数目，iVj为线路LNej在目标站点η之间的站点数目。
3. 根据权利要求1所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，其特征 在于：所述步骤4中站间车辆修正时间ATx按以下步骤来计算： 541 :距离影响因子和站点影响因子计算公式如下所示： ι,.-ιΓ 距离影响因子仍 Ai-Ik 站点影响因子 (n-i) 站点差：ρ」=npi; 其中，Ln为目标站点η的进站里程值Λ,为车辆Cj的站间里程，Ik为目标车辆k的站 间里程；η为目标站点的站点编号，r^_为车辆&最近驶过的站点编号值，i为目标车辆k最 近驶过的站点编号值； 542 :根据影响因子和站点差计算公交车辆&对目标车辆在目标站点η的停靠站时间 的修正因子αρ公式如下：
S43 :按以下公式来计算站间车辆修正因子： ah- ^ta[ +^1IccI+Mt,ai+-- +Ai/l(Xj; 其中，ab表示公交车停靠站时间修正因子，为遗忘因子，且ybe(〇，1)，μ,越小 则表示与目标车辆相隔车辆越多被遗忘得越快； S44:按以下公式来计算站间车辆修正时间ATx : ΔTx =abTn ； 其中，ab表示公交车停靠站时间的站间车辆修正因子，Tn为目标车辆在站点η的停靠 站时间的历史统计值。
4. 根据权利要求1所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，其特征 在于：所述步骤5中前车信息修正时间ATqn按以下步骤来计算： S51 :按以下公式来计算前车信息修正因子α,如下：
其中，在t时刻到之前某一时刻tb内，共有m辆公交车经过站点η，按照经过站点η的 时间顺序，将其分别编号为车辆Q1、车辆Q2……车辆Qm，各车辆在目标站点η的停靠时间分 别为G、G……<，其各自的在目标站点η的停靠时间历史统计值分别为ΙΤ、77…7：;车 辆Qm与目标车辆k的相关系数为< ; S52:根据前车信息修正因子α,计算出前车信息修正时间Λ Tqn如下所示： Δ Tqn = ( a q-l) Tn； 其中，aq表示公交车停靠站时间的前车信息修正因子，Tn为目标车辆在站点η的停靠 站时间的历史统计值。
5. 根据权利要求1所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计方法，其特征 在于：所述步骤6中驾驶行为修正时间ATkt按以下公式来计算： 561 :计算驾驶员驾驶行为修正因子的公式如下所示：
其中，Cid表示根据该车已驶过的路段计算的驾驶员驾驶行为修正因子；?24、<…芩分 别为目标车辆k从站点2到最近停靠的站点i的停靠站时间；Τ2、Τ3……Ti分别为站点2到 站点i的停靠时间历史统计值；yd为遗忘因子，且yde(〇，1)，越小则表示过去的数 据被遗忘得越快，此处μd取〇. 7 ; 562 :计算出前车信息修正时间Λ Tkq如下所示： 则ATkq= (I-Cid)Tn; 其中，ad表示公交车停靠站时间的前车信息修正因子，Tn为目标车辆在站点η的停靠 站时间的历史统计值。
6. 基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计系统，其特征在于：包括车辆停靠历 史值采集模块、车辆基础信息采集模块、车辆相关系数计算模块、车辆修正时间计算模块、 前车信息修正时间计算模块、驾驶行为修正时间计算模块和公交车站点停靠时间计算模 块； 所述车辆停靠历史值采集模块，用于获得公交车辆停靠站时间的历史统计值，所述历 史统计值包括各公交站点的进站时间与出站时间以及不同车辆在各个站点的停站时间； 所述车辆基础信息采集模块，用于获得公交车辆、公交站点基础信息，所述基础信息包 括车辆IP、所属线路编号、GPS时间、站间里程、进出站信号、上一站编号、线路编号、站点编 号和进出站里程值； 所述车辆相关系数计算模块，用于计算车辆相关系数Aj ; 所述车辆修正时间计算模块，用于根据车辆相关系数Aj计算站间车辆修正时间ΛTx; 所述前车信息修正时间计算模块，用于根据车辆相关系数λ』计算前车信息修正时间 ΔΤ,η； 所述驾驶行为修正时间计算模块，用于计算驾驶行为修正时间ATkt; 所述公交车站点停靠时间计算模块，用于采用以下公式来计算公交车站点停靠时间 Tntk： Tntk = Tn+ Δ Tx+ Δ T职+ Δ Tkt ; 其中：Tntk为t时刻公交车辆k在车站η的停靠时间的估计值；Τη为目标车辆在站点η的停靠站时间的历史统计值；ΛTx为站间车辆修正时间；ATqn为前车信息修正时间；ATkt 为驾驶行为修正时间。
7. 根据权利要求6所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计系统，其特征 在于： 所述车辆相关系数计算模块中不同公交车辆在目标站点η之后的车辆相关系数λj按 以下公式来计算：
其中：Ns为线路LNej与线路LNk在公交站点η之后的重复站点数目；M为线路LNk在 公交站点η之后的站点数目，^为线路LNq.在目标站点η之间的站点数目。
8. 根据权利要求6所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计系统，其特征 在于：所述车辆修正时间计算模块步骤4中站间车辆修正时间△Tx按以下步骤来计算： S41 :距离影响因子和站点影响因子计算公式如下所示： 距离影响因子I=YT; 站点影响因子; 站点差：Pj=n」-i; 其中，Ln为目标站点η的进站里程值，^为车辆Cj的站间里程，Ik为目标车辆k的站 间里程；η为目标站点的站点编号，r^_为车辆&最近驶过的站点编号值，i为目标车辆k最 近驶过的站点编号值； 542 :根据影响因子和站点差计算公交车辆对目标车辆在目标站点η的停靠站时间 的修正因子αρ公式如下： α]=λ/{\-η?χ/'"); 543 :按以下公式来计算站间车辆修正因子： (? = + 从1，?: + …i〇r;; 其中，ab表示公交车停靠站时间修正因子，为遗忘因子，且ybe(〇，1)，μ,越小 则表示与目标车辆相隔车辆越多被遗忘得越快； S44:按以下公式来计算站间车辆修正时间ATx: ΔTx =abTn ； 其中，ab表示公交车停靠站时间的站间车辆修正因子，Tn为目标车辆在站点η的停靠 站时间的历史统计值。
9. 根据权利要求6所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计系统，其特征 在于：所述前车信息修正时间计算模块步骤5中前车信息修正时间ATqn按以下步骤来计 算： S51 :按以下公式来计算前车信息修正因子a,如下：
其中，在t时刻到之前某一时刻tb内，共有m辆公交车经过站点n，按照经过站点η的 时间顺序，将其分别编号为车辆Q1、车辆Q2……车辆Qm，各车辆在目标站点η的停靠时间分 别为 < ……<，其各自的在目标站点η的停靠时间历史统计值分别为7、Γ/…:C;车 辆Qm与目标车辆k的相关系数为< ; S52:根据前车信息修正因子a,计算出前车信息修正时间ΛTqn如下所示： ΔTqn =(aq-l)Tn ； 其中，aq表示公交车停靠站时间的前车信息修正因子，Tn为目标车辆在站点η的停靠 站时间的历史统计值。
10. 根据权利要求6所述的基于自学习算法的公交车停靠站时间实时估计系统，其特 征在于：所述驾驶行为修正时间计算模块中驾驶行为修正时间ATkt按以下公式来计算： S61 :计算驾驶员驾驶行为修正因子的公式如下所示：
其中，ad表示根据该车已驶过的路段计算的驾驶员驾驶行为修正因子； …if分 别为目标车辆k从站点2到最近停靠的站点i的停靠站时间；T2、T3……Ti分别为站点2到 站点i的停靠时间历史统计值；yd为遗忘因子，且yde(〇，1)，越小则表示过去的数 据被遗忘得越快，此处μd取0. 7 ; S62 :计算出前车信息修正时间ΛTkq如下所示： 则ATkq= (I-Cid)Tn; 其中，ad表示公交车停靠站时间的前车信息修正因子，Tn为目标车辆在站点η的停靠 站时间的历史统计值。
【文档编号】G08G1/00GK104318759SQ201410617968
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年10月31日 优先权日:2014年10月31日
【发明者】孙棣华, 廖孝勇, 刘卫宁, 赵敏, 郑林江, 王鑫 申请人:重庆大学