[發明專利]一種基于概率模型的公交車輛旅行時間建模方法

有效

• 申請號: 201810107601.0
• 申請日: 2018-02-02
• 公開（公告）號: CN108364464B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 馬曉磊;代壯;陳汐;杜博文;于濱
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 北京永創新實專利事務所 11121
• 代理人: 祗志潔

本發明公開了一種基于概率模型的公交車輛旅行時間建模方法，屬于智能交通信息處理技術領域。本發明方法包括：對公交車輛的運營數據進行采集和處理；利用偏移lognormal分布對站臺間路段旅行時間進行擬合；考慮同站臺的多線路公交車輛的交互行為，對排隊進入站臺建模為一個先進先出隊列，基于概率模型對公交站臺停靠時間建模；根據各路段旅行時間和各站臺停靠時間，得到公交車輛的路線旅行時間，并分析旅行時間的分布、期望、方差和可靠性。本發明方法適用于對公交車輛旅行時間預測，預測結果準確；本發明能夠分析旅行時間波動的原因，以提升公共交通服務水平。

技術領域

本發明屬于智能交通信息處理技術領域，具體地說是一種基于概率模型的公交車輛旅行時間建模方法。

背景技術

目前，面對不斷增大的城市交通需求、道路擁堵、空氣污染、以及有限的土地資源，許多城市開始推行“公交都市”的出行理念，“公交都市”即通過提升城市公共交通服務水平，鼓勵人們減少私家車出行，轉而選擇城市公共交通出行。公交車輛旅行時間可靠性是公共交通服務水平的核心要素，一方面，旅行時間可靠性是吸引出行者選擇公交出行的重要因素，旅行時間預測也是智能乘客服務系統的重要組成部分，如準點率預測、延誤時間預測和到達時間預測等；另一方面，旅行時間預測是公交運營的重要指標，準確的旅行時間預測可以幫助公交公司提前制定應對措施，提升公交系統運營效率，減少運營成本。

在旅行時間預測方面，現有技術主要專注于私家車旅行時間可靠性和波動的預測，如動態路徑規劃、預計到達時間估計等，分析基礎為道路路段或路徑。然而，公交車輛旅行時間與私家車旅行時間顯著不同，除路段旅行時間外，公交車輛旅行時間還受到乘客上車行為(即站臺停靠時間)的影響，當站臺停靠時，公交車輛需要排隊進入站臺、等待乘客上下車以及從站臺駛入主干道，這些過程都是公交旅行時間的重要組成部分，且涉及到同站臺多線路公交車的交互行為。

此外，現有技術主要通過OLS(普通最小二乘法)、SVR(支持向量回歸)、神經網絡和深度學習等模型預測私家車旅行時間，得到結果為預測值；對公交車輛旅行時間分析而言，這些預測技術不能分析公交旅行時間波動的大小和原因，不能分析乘客的上車行為，不能考慮同站臺間多線路公交車的交互行為。

發明內容

本發明的目的為克服上述現有技術的不足，提供一種基于概率模型的公交車輛旅行時間建模方法，以分析在不同交通狀態和乘客需求狀態下公交旅行時間的可靠性。

本發明提供的一種基于概率模型的公交車輛旅行時間建模方法，具體步驟如下：

步驟1，采集待研究線路所有公交車輛的運營數據，包括：從起點站駛出時間、到達各中間站臺時間、駛出各中間站臺時間、到達終點站時間以及各站臺上車人數；

步驟2，利用偏移lognormal分布對站臺間路段旅行時間進行擬合；

步驟3，對公交車輛進入站臺的過程進行建模，該過程為：排隊進入站臺、等待乘客上下車、從站臺駛入主干道；對排隊進入站臺建模為一個先進先出(FIFO)隊列，考慮了同站臺的多線路公交車輛的交互行為；根據乘客上下車人數計算乘客上下車耗時；用正態分布擬合公交車輛從站臺駛入主干道的時間。獲取公交車輛站臺停靠時間，公交車輛站臺停靠時間為排隊時間乘客上下車時間t^b和駛入主干道時間β之和。

步驟4，根據步驟2和步驟3得到的路段旅行時間和站臺停靠時間，計算公交車輛的路線旅行時間，并分析旅行時間的分布、期望、方差和可靠性。

公交車輛的路線旅行時間T為所有的路段旅行時間和所有的站臺停靠時間之和，表示為：

其中，I_R為待研究線路的所有路段，S_R為待研究線路的所有公交站臺，t_i為公交車輛在路段i上的旅行時間，t_s為公交車輛在站臺s的停靠時間。