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一种跨线运行情况下的公交圈次时间计算及预测方法

摘要

本发明涉及公交车技术领域,尤其涉及一种跨线运行情况下的公交圈次时间计算及预测方法,首先各个线路上的公交车,通过安装在车内的计数摄像头实时的采集公交车上的人数;然后在后台实时的统计各条线路上的公交车上的人数、停靠时间和站间行驶路段信息,其中,停靠时间记录包括公交线路号、上下行方向、停靠的公交站点号、公交车号、驶入时间、驶出时间和异常类型信息,站点行驶路段记录包括公交线路号、上下行方向、公交车号、上一公交站编号、驶出时间、下一公交站编号、驶入时间、路段车速和异常类型信息。本发明采用的数据是基于公交车内的人数实时的进行采集的,参照性强,可靠度高。

著录项

  • 公开/公告号CN113034890A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆交通开投科技发展有限公司;

    申请/专利号CN202110274973.4

  • 发明设计人 邓伟;

    申请日2021-03-15

  • 分类号G08G1/00(20060101);G08G1/01(20060101);G06Q50/26(20120101);

  • 代理机构50219 重庆百润洪知识产权代理有限公司;

  • 代理人程宇

  • 地址 400015 重庆市渝中区人民路123-1号蒲田大厦18楼

  • 入库时间 2023-06-19 11:35:49

说明书

技术领域

本发明涉及公交车技术领域,尤其涉及一种跨线运行情况下的公交圈次时间计算及预测方法。

背景技术

在公交区域调度的场景下,公交车不固定在某一条线路上运行,而会根据客流和运营需求,在多条公交线路中运行(为管理方便,公交车能跨的线路一般有所限制,比如同一家公交分公司内、同一个客流通道、同一车型等)。在此跨线条件下如何获得公交车圈次时间的计算和预测,对于公交排班和发车尤为重要,调度员只有能预测公交车的返场时间才能确定现有车辆可否全部发出,能否安排其它在场车辆进行清洁、保修等操作,能否把现有车辆调出进行应急或参与其它生产任务等。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的是提供一种跨线运行情况下的公交圈次时间计算及预测方法,本发明具体按以下步骤执行:

S1:首先各个线路上的公交车,通过安装在车内的计数摄像头实时的采集公交车上的人数;

S2:然后在后台实时的统计各条线路上的公交车上的人数、停靠时间和站间行驶路段信息,其中,停靠时间记录包括公交线路号、上下行方向、停靠的公交站点号、公交车号、驶入时间、驶出时间和异常类型信息,站点行驶路段记录包括公交线路号、上下行方向、公交车号、上一公交站编号、驶出时间、下一公交站编号、驶入时间、路段车速和异常类型信息;

S3:根据S2所采集的数据建立目标函数,如式(1):

其中:m为班次,Y为最高人数。最高人数可以用来反映拥挤程度,通过对最高人数拟合方程,从而求出密度分布函数,通过积分使在下模拟的第m班次公共汽车车上最高人数接近于,将各班次车上最高人数平均化,减少拥挤阶段的车上最高人数,降低拥挤程度。

进一步,调整目标班公交车的目标函数,如式(2):

其中:m为班次,m

设第N站的上车M班次人数函数如式(3);

i公交车到达的第i站,n公交车共有的站数,m公交车的班次的序列号,t

进一步,求出m

由于发车间隔多变,本发明采用聚类分析,将发车间隔相近的划分在一起,再求平均,从而得到发车间隔。停靠时间记录和站点行驶路段记录的异常类型包括正常运营、车辆故障或临停。

本发明的一种跨线运行情况下的公交圈次时间计算及预测方法,本发明利用微元法对各条线路的公交车的人数和运行线路等的信息进行充分的采集和计算,在需要跨线进行调运车次的时候根据计算结果进行跨线班次的调度,本方法采用的数据是基于公交车内的人数实时的进行采集的,参照性强,可靠度高。

附图说明

图1是本发明的方法流程图;

具体实施方式

以下将结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明,显然,所描述的实施例仅仅只是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例,基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。

本实施例中,如图1所示,本发明具体按以下步骤执行:

S1:首先各个线路上的公交车,通过安装在车内的计数摄像头实时的采集公交车上的人数;

S2:然后在后台实时的统计各条线路上的公交车上的人数、停靠时间和站间行驶路段信息,其中,停靠时间记录包括公交线路号、上下行方向、停靠的公交站点号、公交车号、驶入时间、驶出时间和异常类型信息,站点行驶路段记录包括公交线路号、上下行方向、公交车号、上一公交站编号、驶出时间、下一公交站编号、驶入时间、路段车速和异常类型信息;

S3:根据S2所采集的数据建立目标函数,如式(1):

其中:m为班次,Y为最高人数。最高人数可以用来反映拥挤程度,通过对最高人数拟合方程,从而求出密度分布函数,通过积分使在下模拟的第m班次公共汽车车上最高人数接近于,将各班次车上最高人数平均化,减少拥挤阶段的车上最高人数,降低拥挤程度。

本实施例中,调整目标班公交车的目标函数,如式(2):

其中:m为班次,m

设第N站的上车M班次人数函数如式(3);

i公交车到达的第i站,n公交车共有的站数,m公交车的班次的序列号,t

本实施例中,求出m

由于发车间隔多变,本发明采用聚类分析,将发车间隔相近的划分在一起,再求平均,从而得到发车间隔。

本实施例中,停靠时间记录和站点行驶路段记录的异常类型包括正常运营、车辆故障或临停。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。

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