[發明專利]公交運行狀態數據調整處理方法、智能終端及存儲介質有效
| 申請號: | 201810399481.6 | 申請日: | 2018-04-28 |
| 公開(公告)號: | CN108615353B | 公開(公告)日: | 2020-12-01 |
| 發明(設計)人: | 鄒亮;楊樂南;張洪斌 | 申請(專利權)人: | 深圳大學 |
| 主分類號: | G08G1/00 | 分類號: | G08G1/00;G08G1/01 |
| 代理公司: | 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 王永文;劉文求 |
| 地址: | 518060 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 公交 運行 狀態 數據 調整 處理 方法 智能 終端 存儲 介質 | ||
1.一種公交運行狀態數據調整處理方法,其特征在于,所述公交運行狀態數據調整處理方法包括:
將期望公交發車時刻表對應的各公交班次發車時間數據與動態預測的公交回站時間數據進行比對,獲取班次和公交發車時刻表可行性的結果;
根據預期不能按期望時刻表發車的班次數據,構建公交動態調度熵模型,根據預測公交回站時間數據調整公交發車時刻表;
所述根據預期不能按期望時刻表發車的班次數據,構建公交動態調度熵模型,根據預測公交回站時間數據調整公交發車時刻表具體包括:
若期望公交發車時刻表不可行,作為調整公交發車時刻表的節點,需要確定最遠的不能按照期望時刻表發車的班次,并對班次的發車間隔進行動態調整;
在對公交發車時刻表進行動態調整時,控制調整前后各公交發車間隔的總差異最小,以及調整前后各階段公交發車間隔變化率一致;
通過算例分析驗證公交動態調度熵模型,根據檢測的公交動態調度熵模型的有效性,調整前后班次公交滿載率;
若期望公交發車時刻表不可行,作為調整公交發車時刻表的節點,需要確定最遠的不能按照期望時刻表發車的班次M,為并對第M班次及之前班次的發車間隔進行動態調整;
0(i)表示最遠的不能按照期望時刻表發車的班次,對第M班次及之前班次的發車間隔進行動態調整,調整的幅度為(TM-tM);TM為第M輛公交預測回站時間,tM為調整后第M班次的發車時間;
在對公交發車時刻表進行動態調整時,控制調整前后各公交發車間隔的總差異最小,以及調整前后各階段公交發車間隔變化率一致;
構建公交動態調度熵模型如下:
目標函數:
其中,λ表示計算熵值的指標,H為規定的最大發車時間間隔;
約束條件:
表示調整后第j班次公交發車時間晚于等于第j輛公交預測回站時間Tj;
表示調整后的前后班次公交發車間隔小于等于最大允許發車間隔H且大于0;
表示調整后第M班次的發車時間應等于第M輛公交預測回站時間TM,后續班次能夠按期望時刻表執行;
j=1,2,...,M;
其中,kj為常數,kj>0,kj表示調整前后公交發車間隔的變化率。
2.根據權利要求1所述的公交運行狀態數據調整處理方法,其特征在于,所述將期望公交發車時刻表對應的各公交班次發車時間數據與動態預測的公交回站時間數據進行比對,獲取班次可行性的結果具體包括:
將期望公交發車時刻表對應的各公交班次發車時間數據與動態預測的公交回站時間數據進行比對,評價對應班次公交按期望時刻表發車的可行性;
構建班次可行性評價函數和公交發車時刻表可行性的評價函數,分別判斷班次和公交發車時刻表的可行性。
3.根據權利要求2所述的公交運行狀態數據調整處理方法,其特征在于,將期望公交發車時刻表對應的各公交班次發車時間數據與動態預測的公交回站時間數據進行比對,評價對應班次公交按期望時刻表發車的可行性,構建班次可行性評價函數:
其中,f(ti,Ti)為接下來某一班次公交按照期望公交發車時刻表發車的可行性評價函數,當f(ti,Ti)=1時表示可行,當f(ti,Ti)=0時表示不可行;
ti為在當前發出班次后接下來第i班次公交的期望發車時刻,假設ti為根據預測乘客交通出行量分布優化后的期望公交發車時刻表;
Ti為在當前發出班次后接下來第i輛公交預測回站時間,包括站內待發車輛與回站車輛,站場內待發車輛的預測回站時間定義為0;
i=1,2,...,N,N為站內待發車輛與回站車輛總數。
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