[發(fā)明專利]一種應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法及系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202211533336.5 | 申請(qǐng)日： | 2022-11-28 |
| 公開（公告）號(hào)： | CN116153060A | 公開（公告）日： | 2023-05-23 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 王巍;王鑫;羅庚;張軒浩;張友龍 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 東風(fēng)悅享科技有限公司 |
| 主分類號(hào)： | G08G1/01 | 分類號(hào)： | G08G1/01;G06Q10/0631;G06Q50/26;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 武漢智嘉聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 42231 | 代理人： | 周偉 |
| 地址： | 430000 湖北省武漢市武漢經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)全*** | 國(guó)省代碼： | 湖北;42 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 應(yīng)用于 智能 公交 乘客 周期 性行為 模式 需求 響應(yīng) 車輛 調(diào)度 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法，其特征在于，包括：
H1：乘客登錄乘客APP或小程序，智能公交調(diào)度平臺(tái)識(shí)別乘客身份標(biāo)識(shí)ID，開啟預(yù)約拼車出行功能；
H2：乘客根據(jù)預(yù)約拼車出行功能，輸入行程信息并生成拼車訂單，所述行程信息包括出發(fā)站信息、目標(biāo)站信息、期望到達(dá)目標(biāo)站信息和位置信息所述智能公交調(diào)度平臺(tái)根據(jù)接收到的乘客訂單數(shù)量，分析乘客的拼車訂單信息，獲取乘客的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)信息；
H3：根據(jù)乘客的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)信息，所述智能公交調(diào)度平臺(tái)進(jìn)行空間和時(shí)間上的投影，得到一個(gè)相對(duì)密集的人的行為軌跡活動(dòng)點(diǎn)區(qū)域，通過采用空間聚類算法，輸出乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域；
H4：根據(jù)乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域，采用等間隔時(shí)間采樣算法將時(shí)間軌跡數(shù)據(jù)從連續(xù)時(shí)間序列中轉(zhuǎn)化為離散的二值序列，并對(duì)二值序列采用離散傅里葉變換，輸出乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域中的周期性特征；
H5：基于所述乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域和所述乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域中的周期性特征，采用貝葉斯算法，得出周期性特征的乘客的活動(dòng)路徑，從而規(guī)劃智能公交的分配數(shù)量和行駛線路。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法，其特征在于，在步驟H3中，所述空間聚類算法包括：
H31：基于乘客的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)信息，獲取乘客的出發(fā)站信息和目標(biāo)站信息，任意選擇一個(gè)出發(fā)站或目標(biāo)站作為核心點(diǎn)；
H32：根據(jù)出發(fā)站或目標(biāo)站作為核心點(diǎn)，所述智能公交調(diào)度平臺(tái)基于乘客身份標(biāo)識(shí)ID為索引進(jìn)行檢索，得到乘客在出發(fā)站或目標(biāo)站的聚類；
H33：根據(jù)乘客在出發(fā)站或目標(biāo)站的聚類，采用輪廓函數(shù)進(jìn)行評(píng)估，輸出乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法，其特征在于，所述輪廓函數(shù)為
其中cit為輪廓函數(shù)，n為智能公交站數(shù)量，sk為相鄰兩個(gè)公交站之間的距離。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法，其特征在于：所述輪廓函數(shù)的約束半徑為
rit＝maxcit-si|，其中si為相鄰兩個(gè)公交站之間的距離。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法，其特征在于，在步驟H4中，所述等間隔時(shí)間采樣算法包括：
H41：基于乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域，獲取乘客到達(dá)熱點(diǎn)區(qū)域的時(shí)間信息；
H42：基于乘客到達(dá)熱點(diǎn)區(qū)域的時(shí)間信息，設(shè)置預(yù)設(shè)時(shí)間間隔，根據(jù)乘客身份標(biāo)識(shí)ID進(jìn)行檢索，得到預(yù)設(shè)時(shí)間間隔內(nèi)的乘客數(shù)據(jù)信息。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的應(yīng)用于智能公交的乘客周期性行為模式的需求響應(yīng)車輛調(diào)度方法，其特征在于，在步驟H5中，所述貝葉斯算法包括：
H51：基于所述乘客的具有規(guī)律性的活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域，獲取活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域的每個(gè)聚類熱點(diǎn)發(fā)生的概率密度信息，輸出兩個(gè)相鄰活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域的軌跡出度；
H52：基于兩個(gè)相鄰活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域的軌跡出度，計(jì)算每個(gè)軌跡初度的概率密度，得到活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域的貝利葉矩陣數(shù)據(jù)信息；
H53：根據(jù)活動(dòng)熱點(diǎn)區(qū)域的貝利葉矩陣數(shù)據(jù)信息，規(guī)劃智能公交駕駛運(yùn)營(yíng)路線。
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