[發明專利]一種公交車輛到站時間預測方法及裝置在審
| 申請號: | 201510732068.3 | 申請日: | 2015-10-30 |
| 公開(公告)號: | CN105243868A | 公開(公告)日: | 2016-01-13 |
| 發明(設計)人: | 劉剛;李坤鵬;劉振頂;王雪濤 | 申請(專利權)人: | 青島海信網絡科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G08G1/123 | 分類號: | G08G1/123 |
| 代理公司: | 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291 | 代理人: | 黃志華 |
| 地址: | 266100 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 公交 車輛 到站 時間 預測 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及城市公共交通技術領域,尤其涉及一種公交車輛到站時間預測方法及裝置。
背景技術
發展公共交通是緩解我國大城市交通擁擠的重要途徑之一,提升公共交通服務水平將會大大提升交通運行效率,站臺電子站牌是現在運用最廣的公共交通基礎設備,如果能夠為乘客提供準確的到站預告信息,便可極大的方便乘客的出行。
隨著我國城市化進程的不斷加快,在城市公交車輛調度的過程中,由于當天線路的交通情況、客流情況等因素比較復雜,調度員無法獲知在線路上運行的車輛到達終點站或者返回起始站的時間,導致城市公交車輛的調度發車過程缺少數據支撐,無法為乘客提供準確的到站預告信息,而且還存在公交站要么停放過多待發車輛,要么公交站無車可發的情況,影響了車輛利用效率和乘客的出行體驗。
現有技術可通過確定離設定目標站點最近的車輛,然后根據歷史數據中該車輛到達目標站點的時間和上一個剛經過目標站點的車輛所用的時間進行加權平均,得到預測時間值,但是這種方法對于車輛和目標站點較遠的預測,由于當前數據的準確性不高,所以導致整體預測值偏差較大。
綜上,現有技術中存在著因無法獲知車輛何時可用而使公交車站停放過多存車或者無車可發的問題。
發明內容
本發明實施例提供一種公交車輛到站時間預測方法及裝置,用以解決因無法獲知車輛何時可用而使公交車站停放過多存車或者無車可發的問題,避免在發車時刻調整時的盲目性,可使調度員在進行發車時刻調整時更有針對性,進而有效提高公交車輛整體利用效率,提高乘客乘車體驗和公交服務水平。
本發明實施例提供一種公交車輛到站時間預測方法,包括:
獲取待預測車輛到達運行線路上的M個站點的到站時間;
根據所述待預測車輛的所述M個站點的到站時間,確定所述待預測車輛的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差;
獲取歷史數據中與所述待預測車輛同一運行線路的N個車次的到站時間記錄;
針對每一個車次的到站時間記錄,確定該車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差;
根據所述待預測車輛的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差和所述N個車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差,確定所述N個車次中與所述待預測車輛運行規律相似的車次的到站時間記錄;
根據與所述待預測車輛運行規律相似的車次的到站時間記錄,確定所述待預測車輛到達所述運行線路上第P站點的到站時間,其中,所述第P站點為所述運行線路上除所述M個站點外的任一站點。
進一步地,所述針對每一個車次的到站時間記錄,確定該車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差,包括:
根據該車次的到站時間記錄的各個站點的到站時間,確定該車次的到站時間記錄的各個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差;
從該車次的到站時間記錄的各個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差中,篩選出該車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差;或者,
從該車次的到站時間記錄的各個站點的到站時間中,篩選出該車次的到站時間記錄的到達所述運行線路的所述M個站點的到站時間;
根據該車次的到站時間記錄的到達所述運行線路的所述M個站點的到站時間,確定該車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差。
進一步地,所述根據所述待預測車輛的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差和所述N個車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差,確定所述N個車次中與所述待預測車輛運行規律相似的車次的到站時間記錄,包括:
根據所述N個車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差,構建歷史數據矩陣;其中,所述歷史數據矩陣的第i行數組為所述N個車次中第i個車次的到站時間記錄的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差;
構建一行待處理數組,所述待處理數組為所述待預測車輛的所述M個站點中的每兩個相鄰站點間的到站時間差;
計算所述歷史數據矩陣的每行數組與所述待處理數組的相似性;
根據所述歷史數據矩陣的每行數組與所述待處理數組的相似性計算結果,確定出所述N個車次中與所述待預測車輛運行規律相似的車次的到站時間記錄。
進一步地,所述計算所述歷史數據矩陣的每行數組與所述待處理數組的相似性,包括:
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