[發明專利]一種公交客流預測方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110164579.5
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112862187A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 鄧繼禹
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06Q50/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本公開公開了一種公交客流預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，尤其涉及神經網絡領域。具體實現方案為：將公交車在當前時刻上的客流數據分別輸入至預先訓練好的卷積神經網絡的各個雙分支神經元中，得到各個雙分支神經元針對公交車在當前時刻上的客流數據的輸出結果；基于各個雙分支神經元針對公交車在當前時刻上的客流數據的輸出結果，對公交車在下一個時刻上的客流數據進行預測。本申請實施例能夠針對短時公交客流的發展變化趨勢進行有效地、可靠地、準確地預測，從而可以為公交的運營調度以及市民的有效出行提供重要保障。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，進一步涉及神經網絡技術，尤其涉及一種公交客流預測方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著城市經濟的迅速發展，交通需求不斷增大，大城市逐漸陷入交通擁堵狀態。為了提高道路的通行能力，減少交通事故，改善城市公共交通環境，須逐步建立和完善先進的智能交通系統。智能交通系統不僅需要合理的公交線網規劃，還要對公交客流進行精準地、實時地預測，適時地對公交運營調度進行調整和優化，為市民提供實時、準確、有效的公交出行服務，實現公交資源的動態配置優化，節約市民的出行時間，有效緩解交通擁堵，從而達到綠色環保出行的目的。

公交客流預測是指在當前時刻對下一決策時刻乃至以后若干時刻的客流做出實時預測。短時公交客流預測的時間小于15min。短時公交站點客流預測是調整公交發車頻率、優化公交調度資源的重要依據。因此，研究公交站點短時客流預測具有重要的現實意義。目前，國內外公交客流預測的算法分為兩種：(1)基于線性估計模型進行公交客流預測。例如，線性估計模型可以包括：自回歸移動平均模型、多元線性回歸模型、卡爾曼濾波模型等；(2)基于機器學習的方法進行公交客流預測。例如，機器學習的方法可以包括：支持向量機、神經網絡、深度學習等。但是上述方案(1)解決不了非線性問題以及公交客流存在的隨機性、時變性和不確定性等問題；上述方案(2)對短時公交客流的預測不準確。

發明內容

本申請提供了一種公交客流預測方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠針對短時公交客流的發展變化趨勢進行有效地、可靠地、準確地預測，從而可以為公交的運營調度以及市民的有效出行提供重要保障。

根據本申請的第一方面，提供了一種公交客流預測方法，所述方法包括：

將公交車在當前時刻上的客流數據分別輸入至預先訓練好的卷積神經網絡的各個雙分支神經元中，得到各個雙分支神經元針對所述公交車在當前時刻上的客流數據的輸出結果；

基于各個雙分支神經元針對所述公交車在所述當前時刻上的客流數據的輸出結果，對所述公交車在下一個時刻上的客流數據進行預測。

根據本申請的第二方面，提供了一種公交客流預測裝置，所述裝置包括：輸入模塊和預測模塊；其中，

所述輸入模塊，用于將公交車在當前時刻上的客流數據分別輸入至預先訓練好的卷積神經網絡的各個雙分支神經元中，得到各個雙分支神經元針對所述公交車在當前時刻上的客流數據的輸出結果；

所述預測模塊，用于基于各個雙分支神經元針對所述公交車在所述當前時刻上的客流數據的輸出結果，對所述公交車在下一個時刻上的客流數據進行預測。

根據本申請的第三方面，提供了一種電子設備，包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現本申請任意實施例所述的公交客流預測方法。

根據本申請的第四方面，提供了一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現本申請任意實施例所述的公交客流預測方法。