[發明專利]一種城市公交實時到站時間預測的方法在審
| 申請號: | 201910581626.9 | 申請日: | 2019-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN110288830A | 公開(公告)日: | 2019-09-27 |
| 發明(設計)人: | 胡杰;趙利強;王康;姚光騰;肖雪;羅森;王大偉;李照川;陳峰 | 申請(專利權)人: | 浪潮卓數大數據產業發展有限公司 |
| 主分類號: | G08G1/01 | 分類號: | G08G1/01;G08G1/123;G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司: | 濟南信達專利事務所有限公司 37100 | 代理人: | 孫園園 |
| 地址: | 214029 江蘇省無錫市濱*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 到站時間預測 預測 站點 城市公交 公交線路 衰減因子 公交車 耗時 必需數據 動態更新 公交車輛 公交站點 過往數據 交通領域 歷史數據 時間計算 相鄰站點 時間戳 更新 可控 權重 估算 采集 行駛 | ||
1.一種城市公交實時到站時間預測的方法,其特征在于,該方法是通過采集駛過兩個相鄰站點間全部公交車的行駛時間,計算站點區間內的平均耗時,并反復更新站點區間內的平均耗時,采用衰減因子α對預測權重進行調節;具體步驟如下:
S1、獲取必需數據:獲取每條公交線路行所有站點的靜態相關數據和每條公交線路上所有公交車輛的動態相關數據;
S2、時間計算:估算任一輛公交車到任一用戶最近的公交站點的運行時間,并通過衰減因子α動態更新時間戳。
2.根據權利要求1所述的城市公交實時到站時間預測的方法,其特征在于,所述步驟S1中每條公交線路行所有站點的靜態相關數據包括站點經緯度、站點名稱以及站點編號;公交站點總數記為N,將每個站點索引映射到整數[1...N]。
3.根據權利要求1或2所述的城市公交實時到站時間預測的方法,其特征在于,所述步驟S1每條公交線路上所有公交車輛的動態相關數據的包括公交車輛經緯度、GPS速度、公交車輛編號、當前站點、上一站點和下一站點。
4.根據權利要求1所述的城市公交實時到站時間預測的方法,其特征在于,所述步驟S2中數據運算的具體步驟如下:
S201、確定距離用戶最近的公交站:根據公交車Bi所在的線路及運行方向確定用戶Uk距離該線路該方向上的哪個公交站最近,將最近的站點標記為Send;其中,Bi表示第i輛公交車;Uk表示第k個用戶;
S202、確定距離公交車最近的公交站:根據公交車Bi所在的線路及運行方向上的站點信息確定公交車Bi距離該線路及運行方向上哪個公交站最近,將最近的站點標記為Sstart;
S203、計算公交車到距離用戶最近公交站的時間:根據這條公交線路上的信息,確定站點Sstart與站點Send中間都存在哪些中間站點,中間站點記為Si,其中,i∈N+,1≤i≤N;則公交車Bi到距離用戶最近站點Sj的時間估算公式為:
其中,Sj表示第j個公交站;Si表示第i個公交站;TimeCost表示到站時間;cal_distance(Bi,S1)表示公交車當前位置到下一站的耗時;表示公交車經過各站點區段的耗時;
S204、設定衰減因子α:記錄每一輛公交經過的站點序列及對應的時間戳,當前序公交車經過相鄰站點(Si,Sj)間的區段時,動態更新station_time_cost(Si,Sj)表達式為:
station_time_cost(Si,Sj)*(1-α)+(t2-t1)*α
其中,t1和t2分別表示經過站點Si,Sj的時間戳;
S205、通過衰減因子α計算公交車距離用戶最近站點的時間:公交車Bi到距用戶最近站點Sj的時間估算的最終公式為:
5.根據權利要求4所述的城市公交實時到站時間預測的方法,其特征在于,所述步驟S203中公交車當前位置到下一站的耗時采用迫近算法計算,具體公式為:
公交車當前位置到下一站的耗時=剩余里程在站點區段總里程的占比*前序公交車在該站點區段內的平均通行時間。
6.根據權利要求4所述的城市公交實時到站時間預測的方法,其特征在于,所述步驟S204中更新一次station_time_cost(Si,Sj)的值的時間間隔為5-10分鐘。
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