[發明專利]一種公交車站點間行程時間預測方法

有效

• 申請號: 201210059696.6
• 申請日: 2012-03-08
• 公開（公告）號: CN102610088A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發明（設計）人: 王煒;王寶杰;楊敏
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G08G1/00
• 分類號: G08G1/00
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

技術領域

本發明涉及信息處理技術領域，特別涉及一種公交車站點間行程時間預測方法。

背景技術

城市公共交通是現代城市中效率最高、費用最省的道路運輸形式。提升公共交通服務水平，增強公共交通出行吸引力度，對高效利用道路交通設施資源、緩解城市交通擁堵、改善人居環境具有重要意義。其中，準確、可靠的公交車輛行程時間預測技術是提升公共交通服務水平，合理調度公交車輛，為乘客提供及時、必需的換乘信息的基礎。

道路交通狀況具有時空分布特性，隨著時間和路段的變化而變化，致使公交車輛在不同路段、不同時間運行的外界影響因素很難應用數學模型準確地標定和預測。但考慮到公交車輛在某路段上的未來行程時間與該路段前幾個時段的行程時間存在著一定的內在聯系，仍然可以利用公交車輛在某路段前幾個時段行程時間的歷史數據來預測公交車輛在該路段未來時段的行程時間。卡爾曼濾波采用狀態方程和觀測方程組成的線性隨機系統的空間模型來描述濾波器，按線性無偏最小均方誤差估計準則，采用一套遞推算法對該濾波器的狀態變量作最佳估計，計算量和存儲量小，可以很好的用于公交車輛行程時間預測的技術中。但是常規的卡爾曼濾波模型魯棒性較差，很難適應不斷變化的道路交通狀況。在公交車輛行程時間預測過程中，當系統的噪聲模型與量測值的統計模型不匹配時，就會產生濾波器發散和計算發散等問題。

發明內容

發明目的：針對常規卡爾曼濾波模型在進行公交車輛行程時間預測過程中魯棒性不足的問題，本發明的目的是提供一種適應性更強的公交車站點間行程時間預測方法。

技術方案：為實現上述發明目的，本發明采用的技術方案為一種公交車站點間行程時間預測方法，考慮到相鄰班次公交車具有更為相似的道路交通狀況，本發明通過在常規卡爾曼濾波遞推算法中添加遺忘因子來增大新息影響的權重比例，從而抑制陳舊數據對濾波的影響。同時本發明采用與行車時間數據相適應的濾波啟動方式，可以有效提高卡爾曼濾波的運算效率。

本發明具體包括如下步驟：

(A)采集公交運行線路信息、公交車輛運行信息和公交GPS運行數據；

(B)根據步驟(A)中得到的公交運行線路信息與公交GPS運行數據，計算第k班次公交車在路段L_i的行程時間y(k)，其中k為公交車發車班次，L_i為站點間路段編號且i＝1，2…N_c-1，N_c為公交線路站點個數；

(C)建立公交車輛行程時間的狀態空間模型，設計卡爾曼濾波遞推算法；

(D)結合步驟(A)中采集的公交車輛運行信息和步驟(C)中設計的卡爾曼濾波遞推算法，引入遺忘因子，建立自適應衰減濾波行程時間預測算法模型；

(E)根據步驟(A)中采集的公交車輛運行信息和公交運行線路信息，結合統計學理論，選擇濾波啟動值模型和系統噪聲模型；

(F)輸出公交車輛站點間行程時間預測值T(k+1/k)。

所述步驟(A)中，公交運行線路信息可包括公交線路走向、線路里程、公交站點位置與站點個數N_c、路段與交叉口交通管控形式；公交車輛運行信息可包括公交車發車時間間隔h、公交客流高峰時段，以及公交車輛運行時的天氣狀況、道路狀況和交通狀況；公交GPS運行數據可包括公交站點名稱、公交車輛車牌編號、公交車輛班次編號k、公交車輛發車時刻、公交車輛駛入站點時刻和公交車輛駛離站點時刻。

所述步驟(B)中，第k班次公交車在路段L_i的行程時間y(k)稱為濾波實際測量值，即第k班次公交車在i+1站點的進站時刻與i站點的出站時刻的差值，且i+1≤N_c。

所述步驟(C)可包括如下步驟：

(C1)結合公交車輛運行特征，建立公交車輛行程時間的狀態空間模型為：

T(k+1/k)＝Φ(k)T(k/k)+B(k)μ(k)+Γ(k)ω(k)，y(k)＝H(k)T(k/k)+v(k)

其中，T(k+1/k)是對第k+1班次公交車行程時間的預測值，T(k/k)是將第k班次公交車行程時間的預測值T(k/k-1)用第k班次公交車行程時間的實際觀測值y(k)修正而得到的最優值，Φ(k)為狀態轉移矩陣，B(k)為控制向量矩陣，Γ(k)為系統噪聲矩陣，H(k)為系統觀測矩陣，μ(k)為控制向量，ω(k)為輸入白噪聲，v(k)為系統觀測噪聲，且ω(k)和v(k)的均值都為零，即E[ω(k)]＝0，E[v(k)]＝0；