[發明專利]一種基于支持向量機的公交站間運行時間區間預測方法

有效

• 申請號: 201710840901.5
• 申請日: 2017-09-18
• 公開（公告）號: CN107563566B
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發明（設計）人: 季彥婕;劉陽;石莊彬;馬新衛;劉攀
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06N20/10
• 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

本發明公開了一種基于支持向量機的公交車站間運行時間區間預測方法，首先對公交車輛GPS原始數據進行數據清洗，然后從中提取公交到站時刻并計算公交的站間運行時間，并選擇相關的信息建立公交站間運行時間區間預測模型輸入數據集，分別建立兩個支持向量回歸機預測公交運行時間區間的上、下界，采用粒子群算法對支持向量機進行參數尋優，并以考慮預測區間有效覆蓋率更大和標準化預測區間平均寬度更小作為參數優化目標，根據PSO算法得到的最優參數構建最終公交站間運行時間區間預測模型。本發明在不確定性情況下為出行者提供實時、準確的預測公交車輛的到站時間區間預測，方便出行者進行出行路線的規劃和選擇。

技術領域

本發明屬于公共交通管理優化領域，具體涉及一種基于支持向量機的公交站間運行時間區間預測方法。

背景技術

通過優先發展公共交通來緩解城市交通問題已經成為我國城市交通的長期發展戰略。公交出行具有費用低廉、容量大、污染低等優點，可以高效利用城市的道路信息資源，有效的緩解了城市道路的交通擁堵狀況，降低環境污染。然而，在我國公交車延誤現象頻繁發生，特別是在早晚高峰時段，車輛延誤現象尤為突出，嚴重影響了公交到站時間的準點率，使得居民不愿意選擇公交出行。因此，實時、準確的預測公交車輛的到站時間，不僅可以方便出行者進行出行路線的規劃和選擇，提高乘坐公交車出行的滿意度，還能使得智能公交系統能夠更好的為居民服務。

在實際的社會環境中，公交車運行過程中容易受到各種不確定性的影響，導致預測的公交到達的時間點往往是不可靠的，特別是對交通高峰時間的公交到站時間的預測。提供不可靠的公交到達時間信息，反而容易引起公交出行者的反感，降低客戶體驗。現有技術僅對公交車輛到站時間點進行預測，雖然預測模型和方法種類較多，但在實際中，由于公交運行過程的復雜性以及不確定性的存在，到站時間預測方法的預測誤差往往難以避免，預測結果的準確性和可靠性較低。此外，現有技術集中于模型預測結果精度的比較，而對模型預測結果的不確定性研究不足。由于缺乏預測結果不確定性的相關信息，造成了公交到達時間模型預測結果的可靠性降低，從而制約了預測模型在實際公交運營過程中的應用。

發明內容

發明目的：為了解決上述現有技術中公交到站時間估計準確性不足問題，本發明提供一種基于支持向量機的公交站間運行時間區間預測方法，所述方法使用公交GPS數據，以預測區間有效覆蓋率和區間平均寬度作為優化目標，并且考慮公交站間運行時間中存在的不確定性因素建立基于支持向量機的區間預測模型。

技術方案：一種基于支持向量機的公交站間運行時間區間預測方法，所述的預測方法包括以下步驟：

(1)公交車GPS軌跡數據預處理：所述公交車GPS軌跡數據包括公交車的車輛編號、線路編號和數據采集的時間點以及采集時刻公交車經緯度坐標、公交車速度、行駛方向角，并且進行初步處理，剔除數據中的異常數據，所述的異常數據包括漂移數據和冗余重復數據，然后對數據中缺失的數據進行估計；

(2)公交到站時刻提取：根據步驟(1)預處理后的樣本數據，按照線路編號篩選出目標線路的數據，并與目標線路的站點經緯度坐標信息進行比對，確定公交車輛到達各站點的時刻其中i表示目標線路站點編號，n表示當前車輛在該行駛方向上已運行車輛中的序號，所述序號公交車從起始站點的發車時間依次排序；

(3)公交站間運行時間計算：根據由步驟(2)獲取的公交車輛到達各站點的時刻，計算得到公交的站間運行時間為：

其中：表示車輛n從站點i到站點j的運行時間，且滿足站點j位于站點i目標線路的同一個行駛方向(上行或下行)的下游；

(4)建立模型輸入數據集：選取與預測目標區域公交運行時間相關的信息作為特征數據，并以此建立模型輸入數據集；

(5)建立參數優化目標函數：以預測區間有效覆蓋率(PICP)和標準化預測區間平均寬度(NPIAW)作為主要參數，建立預測模型參數優化目標函數為：