[發明專利]一種基于大數據和物聯網的軌道交通調度方法

有效

• 申請號: 201710564309.7
• 申請日: 2017-07-12
• 公開（公告）號: CN108216311B
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發明（設計）人: 施春峰;代飛;關春子;吳昊;易星
• 申請（專利權）人: 南京交通職業技術學院
• 主分類號: B61L27/00
• 分類號: B61L27/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種基于大數據和物聯網的軌道交通調度方法，是基于歷史大數據環境下，對某一軌道線路的列車每天不同時刻的客流量進行預測，并以此為依據確定每天不同時刻發車間隔時間,以此發車間隔時間為基礎數據，通過物聯網實時監測列車當前客流量，收集本軌道線路當前乘客情況，得出下一時刻的預測客流量修正后的發車間隔時間，最終能實現根據列車任一時刻實際客流量的情況不斷動態的修正發車間隔時間使得列車運行更有效率。

技術領域

本發明專利屬于軌道交通調度算法，具體地說，涉及一種基于大數據和物聯網的軌道交通調度算法。

背景技術

現有軌道交通調度算法都是通過數學建模采用預測算法，例如遺傳算法、粒子群算法等進行客流預測，然后根據預測進行發車、停站調度；而在當前有大數據支撐的環境下，完全可以基于歷史大數據，進行更為簡單有效的客流預測，同時在物聯網高速發展的今天，可以實時獲得各個站點和列車客流數據，為實時動態調整的實現提供了可能。

發明內容

本發明的目的是建立一種基于大數據和物聯網的、開放的、可不斷優化的軌道交通調度方法。

本發明首先要求具備以下條件：1、已建立不同時刻列車乘客人數的數據倉庫；2、已建立實時監測列車當前乘客人數的裝置，并通過物聯網同步送達后臺服務器和各列車，同時后臺調度控制信息能夠實時送達各列車，確保實時調度能夠實現。

本發明的技術方案包括兩部分：1、利用大數據預測每天不同時刻的客流量，并以此為依據確定每天不同時刻發車間隔時間的基礎數據；2、根據物聯網監測的數據對發車間隔時間進行微調。

具體實施方式

上述第1部分利用大數據預測每天不同時刻的客流量，并以此為依據確定每天不同時刻發車間隔時間的基礎數據的基本思想是：任意時刻客流量取決于該時刻對應的事件特征，事件包括該時刻所屬的月份、星期、日期、小時、節假日、學校開學時間、學校放假時間、各種突發消息以及其它相關事件，如果通過大數據獲得每個事件對客流量的影響度，就可以較精確的對任意時刻的客流量進行預測，具體的技術方案包括：

(1)定義軌道線路乘客數P為當前軌道線路中某一時間點所有列車乘客數之和，將歷年本條軌道線路乘客數以固定的時間間隔進行采樣，存入數據倉庫；

(2)以算術平均的方法求出歷年本軌道線路乘客數的平均值，分別記為則本軌道線路乘客數的歷史平均值同時將歷年本軌道線路乘客數的平均值通過線性回歸方法，求出本軌道線路下一年度乘客數的平均值，以表示，此時并非實際數據，而是對下一年度平均乘客數的預測數據；

(3)求出不同事件對客流量的影響度，記為不同事件的權值，方法為：通過以不同的事件E為索引，從數據倉庫中檢索出所有滿足事件E條件的P，設有k項滿足事件E的條件，該k項分別記作P₁、P₂……P_k，則滿足該事件的軌道線路乘客數的均值則事件E對客流量影響度的權值

(4)根據各事件權值，求出未來各個時刻的預測客流量，方法為：依次分析未來各個時刻所對應的事件，將其對應的所有事件的權值進行算術平均，得到該時刻的權值λ，方法為：設某一時刻對應m個事件，這m個事件對客流量影響度的權值分別是λ₁、λ₂……λ_m，則該時刻的權值軌道線路該時刻的乘客預測數為其中為被預測年度的乘客數均值；

(5)根據任一時刻預測客流量、每輛列車的計劃載客數確定該時刻的發車間隔時間，方法為：設列車運行完整個線路的時間為T，每輛列車計劃載客數為P_P，則發車間隔時間t＝T·P_P/P_F，此發車間隔時間為基礎數據，實際運行過程中，再根據第2部分物聯網監測的數據對發車間隔時間進行微調。

上述第2部分據物聯網監測的數據對發車間隔時間進行微調的技術方案包括：