[發(fā)明專利]一種基于沿線站點(diǎn)事件的公交調(diào)度方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011477309.1
• 申請(qǐng)日: 2020-12-15
• 公開（公告）號(hào): CN112465396B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳媛媛;曹鳳虎;曹鳳才;景寧;張瑞;王志斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中北大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/0631
• 分類號(hào): G06Q10/0631;G06Q10/067;G06Q50/26;G06F16/953;G06F16/215;G06N20/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 王愛濤

本發(fā)明公開了一種基于沿線站點(diǎn)事件的公交調(diào)度方法及系統(tǒng)。本發(fā)明基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)即將發(fā)生事情，同時(shí)結(jié)合日常地先驗(yàn)知識(shí)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)人流量的預(yù)測(cè)，根據(jù)人流量預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)度，實(shí)現(xiàn)根據(jù)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能會(huì)出現(xiàn)的人流量大小預(yù)測(cè)結(jié)果，有針對(duì)性的提前調(diào)度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及公交調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于沿線站點(diǎn)事件的公交調(diào)度方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

公共交通工具(簡(jiǎn)稱“公交”)是滿足日常出行需求的重要組成部分，有效地對(duì)公交系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度，避免交通癱瘓，提高居民出行效率，具有非常重要的社會(huì)意義。

目前，已經(jīng)投入使用的公交調(diào)度方法包括：(1)早、晚高峰期間，增加各個(gè)線路的車輛數(shù)量；(2)延長(zhǎng)運(yùn)營(yíng)時(shí)間等。但是，目前的調(diào)度方法收效甚微，究其原因，是沒有根據(jù)各個(gè)線路自身的特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)體化、自適應(yīng)地調(diào)度，單純地增加公交車輛的數(shù)量，可能會(huì)加劇交通癱瘓情況的發(fā)生。此外，上述方法無(wú)法應(yīng)對(duì)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能會(huì)出現(xiàn)的人流量大小進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的提前調(diào)度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于沿線站點(diǎn)事件的公交調(diào)度方法及系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能會(huì)出現(xiàn)的人流量大小進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的提前調(diào)度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種基于沿線站點(diǎn)事件的公交調(diào)度方法，所述公交調(diào)度方法包括如下步驟：

采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和先驗(yàn)知識(shí)學(xué)習(xí)方法獲取未來(lái)時(shí)段內(nèi)各個(gè)公交線路沿線及周圍相關(guān)機(jī)構(gòu)的預(yù)計(jì)發(fā)生的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)；

對(duì)所述公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與特征提取，獲得公交調(diào)度相關(guān)事件特征數(shù)據(jù)；

將公交調(diào)度相關(guān)事件特征數(shù)據(jù)輸入用于人流預(yù)測(cè)的訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲得未來(lái)時(shí)段內(nèi)各個(gè)公交線路沿線的人流量；

根據(jù)未來(lái)時(shí)段內(nèi)各個(gè)公交線路沿線的人流量對(duì)各個(gè)公交線路沿線的公交車進(jìn)行調(diào)度。

可選的，所述采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和先驗(yàn)知識(shí)學(xué)習(xí)方法獲取未來(lái)時(shí)段內(nèi)各個(gè)公交線路沿線及周圍相關(guān)機(jī)構(gòu)的預(yù)計(jì)發(fā)生的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)，具體包括：

采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從各個(gè)公交線路沿線及周圍相關(guān)機(jī)構(gòu)的網(wǎng)站上，獲取各個(gè)公交線路沿線及周圍相關(guān)機(jī)構(gòu)的預(yù)計(jì)發(fā)生的非周期性的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)；

采用先驗(yàn)知識(shí)學(xué)習(xí)方法，對(duì)歷史的周期性的公交調(diào)度相關(guān)事件進(jìn)行分析，確定各個(gè)公交線路沿線的周期性的公交調(diào)度相關(guān)事件的分布規(guī)律；將未來(lái)時(shí)段與所述分布規(guī)律進(jìn)行對(duì)比，確定未來(lái)時(shí)段的周期性的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)。

可選的，對(duì)所述公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與特征提取，獲得公交調(diào)度相關(guān)事件特征數(shù)據(jù)，具體包括：

對(duì)所述公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理、格式轉(zhuǎn)換、重復(fù)數(shù)據(jù)去除處理和噪聲數(shù)據(jù)去除處理，獲得清洗后的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)；

利用數(shù)據(jù)擬合的方法，對(duì)清洗后的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，獲得驗(yàn)證通過的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)；

采用拉依達(dá)準(zhǔn)則對(duì)驗(yàn)證通過的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)異常值處理，獲得異常值處理后的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)；

對(duì)異常值處理后的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪平滑處理，獲得去噪平滑處理后的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)；

對(duì)去噪平滑處理后的公交調(diào)度相關(guān)事件信息數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割，獲得多個(gè)數(shù)據(jù)段；

對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)段進(jìn)行特征提取，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)段的特征數(shù)據(jù)；

將每個(gè)數(shù)據(jù)段的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，獲得公交調(diào)度相關(guān)事件特征數(shù)據(jù)。