法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2015-12-23
未缴年费专利权终止 IPC(主分类):G08G1/00 授权公告日:20110209 终止日期:20141105 申请日:20091105
专利权的终止
2011-02-09
授权
授权
2010-06-02
实质审查的生效 IPC(主分类):G08G1/00 申请日:20091105
实质审查的生效
2010-04-21
公开
公开
技术领域
城市公交车辆行程时间预测问题是公交车辆运营调度领域中一个十分重要的问题。本方法在对公交车辆路段行程时间预测现有研究成果进行分析的基础上,提出一种融合多种现有方法优点的,符合公交车辆行程时间变化规律的,适合行程时间预测不同时段的预测方法,为公交调度管理人员科学、合理的调度城市公交车辆提供了依据,属于城市道路智能化交通控制领域。
背景技术
公交车辆行程时间是指公交车辆在公交线路上由某站点发车开始到另外一个站点停靠为止所消耗的时间,包括公交车辆的行驶时间和中间站停站时间。本方法所涉及的公交车辆行程时间是指两个相临公交站点之间行程时间,在两个相临的公交站点之间包括若干交叉口,因此相临两个公交站点之间的行程时间还包括公交车辆在交叉口处排队等待通过交叉口的时间。
目前,公交调度系统一般只发布公交车辆到站距离的信息,对于乘客更为关心的公交车辆到站时间却很少涉及,主要是因为公交车辆行程时间难以预测。现阶段,针对城市公交车辆路段行程时间预测的方法比较单一,很多方法没有从公交车辆行程时间变化特征出发,对行程时间不同变化阶段,往往采用同样的计算方法,预测精度不够,很难满足公交调度对行程时间预测的要求。
经发明人长期研究发现,现有城市公交车辆行程时间预测方法预测精度不高,如果能够将现有预测方法进行一定的融合,同时再预测过程中考虑不同预测时段的交通特征,将大大提高公交车辆行程时间预测的可信度,同时还为城市公交调度管理人员科学、合理的进行城市公交调度提供了理论支持。
发明内容:
技术问题:本发明的目的是提供一种城市公交车辆路段行程时间改进预测方法,在对公交车辆行程时间进行预测的过程中,融合了多种行程时间预测方法,并利用试值法确定不同时段城市公交车辆路段行程时间改进预测方法各部分预测权重值,最后确定适合不同时段交通特性的城市公交车辆路段行程时间预测值。本方法所建立的行程时间预测改进方法不但能够较好的克服现有行程时间预测方法的不足之处,而且预测方法的适用性和预测精度都较为理想,具有较高的实用价值。
技术方案:本发明的一种城市公交车辆路段行程时间改进预测方法为:
1.)控制程序初始化,利用城市公交车辆路段行程时间实测数据z和城市公交车辆路段行程时间预测间隔c计算每个时段的城市公交车辆路段行程时间数据z(t),c取15秒,
2.)根据城市公交车辆路段行程时间数据z(t)和城市公交车辆路段行程时间预测间隔c,利用常用的简单移动平均交通流预测方法,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值
3.)根据城市公交车辆路段行程时间数据z(t)和城市公交车辆路段行程时间预测间隔c,利用常用的趋势移动平均交通流预测方法,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值
4.)根据城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值和第二部分预测值利用“试值法”确定城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值的权重值ω1和城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值的权重值ω2,
5.)根据由上述步骤已经建立的城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值和第二部分预测值及其各自的权重值ω1和ω2,确定城市公交车辆路段行程时间。
所述的城市公交车辆路段行程时间改进预测方法,利用路段各时段行程时间z(t)进行预测,具体为:
1.)将实测城市公交车辆路段行程时间数据z按照观测日期不同,划分成工作日城市公交车辆路段行程时间实测数据和节假日城市公交车辆路段行程时间实测数据两类不同的数据源,根据预测对象的不同,选择不同的数据源,
2.)根据预测间隔c,将实测城市公交车辆路段行程时间数据z按照时间段进行整理,对同一个时段内的行程时间实测数据z(t)1,z(t)2,…z(t)i,计算出该时段的城市公交车辆路段行程时间数据i为正整数。
通过常用的简单移动平均交通流预测方法来计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值具体为:
1.)城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测过程利用时段T1内的实测行程时间数据作为预测源数据,并且根据预测间隔c,确定的行程时间数据量T1为预测时段前后30分钟,共计1小时;
2.)根据T1时段内城市公交车辆路段行程时间数据z1(t)和行程时间数据量N1,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值t>N1,t为正整数。
利用常用的趋势移动平均交通流预测方法来计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值具体为:
1.)城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测过程利用时段T2内的实测行程时间数据作为预测源数据,并且根据预测间隔c,确定的行程时间数据量T2为预测时段前15分钟;
2.)根据T2时段内城市公交车辆路段行程时间数据z2(t)和行程时间数据量N2,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值的两个辅助参数t>N2,t为正整数和t>N2,t为正整数,然后再计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值t>N2,t为正整数。
运用“试值法”确定两部分预测值和的权重值ω1与ω2,具体为:
1.)对于试值法来说,首先需要确定ω1与ω2的初始值及试值过程中各自步长n;设定ω1的初始值为1,ω2的初始值为0,步长n为0.01,
2.)根据上述参数开始进行试值,并根据试值过程中预测数据和实测数据的拟合程度来确定试制过程是否终止;当预测数据和实测数据的拟合程度值t≥N,t为正整数,小于y时,试值过程终止,否则继续进行试值,通过对多个城市公交车辆行程时间实测值和预测值的比较与分析,确定y取0.15。
有益效果:本发明与现有技术相比具有以下优点:
1.)公交车辆行程时间预测改进方法集中了现有预测方法的很多优点。本方法通过对不同方法进行融合来建立一种便于应用的、精度较高的行程时间预测方法,这种方法主要适用于城市道路公交车辆行程时间的预测,同时可以更好的为城市公交调度服务。
2.)公交车辆行程时间预测改进方法依据公交车辆实时运行特性进行预测,可信度较高。由于城市公交车辆运行特征在不同时段有一定区别,因此,本方法通过利用试值法确定不同时段城市公交车辆路段行程时间改进预测方法各部分预测权重值,能够更加真实的模拟城市公交车辆行程时间的特征情况,可信度较高,同时可以更好的为城市公交调度服务。
附图说明
图1为本发明的城市公交车辆路段行程时间预测方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图,对本发明做进一步说明:
为达到上述目的,本发明城市公交车辆路段行程时间预测方法是这样进行的:
1.)通过实际调查,利用城市公交车辆路段行程时间实测数据z及城市公交车辆路段行程时间预测间隔c(c取15秒),计算每个时段的城市公交车辆路段行程时间数据z(t),
2.)根据城市公交车辆路段行程时间数据z(t)和城市公交车辆路段行程时间预测间隔c,利用常用的简单移动平均交通流预测方法,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值
3.)根据城市公交车辆路段行程时间数据z(t)和城市公交车辆路段行程时间预测间隔c,利用常用的趋势移动平均交通流预测方法,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值
4.)根据城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值和第二部分预测值利用“试值法”确定城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值的权重值ω1和城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值的权重值ω2,
5.)根据由上述步骤已经建立的城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值和第二部分预测值及其各自的权重值ω1和ω2,确定城市公交车辆路段行程时间。
2.城市公交车辆路段行程时间改进预测方法利用路段各时段行程时间z(t)进行预测,具体为:
1.)将实测城市公交车辆路段行程时间数据z按照观测日期不同,划分成工作日城市公交车辆路段行程时间实测数据和节假日城市公交车辆路段行程时间实测数据两类不同的数据源,根据预测对象的不同,选择不同的数据源,
2.)根据预测间隔c,将实测城市公交车辆路段行程时间数据z按照时间段进行整理,对同一个时段内的行程时间实测数据z(t)1,z(t)2,…z(t)i,计算出该时段的城市公交车辆路段行程时间数据i为正整数。
3.利用常用的简单移动平均交通流预测方法来计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值具体为:
1.)城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测过程利用时段T1(T1为预测时段前后30分钟,共计1小时)内的实测行程时间数据作为预测源数据,并且根据预测间隔c,确定的行程时间数据量
2.)根据T1时段内城市公交车辆路段行程时间数据z1(t)和行程时间数据量N1,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第一部分预测值t>N1,t为正整数。
4.利用常用的趋势移动平均交通流预测方法来计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值具体为:
1.)城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测过程利用时段T2(T2为预测时段前15分钟)内的实测行程时间数据作为预测源数据,并且根据预测间隔c,确定的行程时间数据量
2.)根据T2时段内城市公交车辆路段行程时间数据z2(t)和行程时间数据量N2,计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值的两个辅助参数t>N2,t为正整数和t>N2,t为正整数,然后再计算城市公交车辆路段行程时间改进预测方法第二部分预测值t>N2,t为正整数。
5.运用“试值法”确定两部分预测值和得权重值ω1与ω2,具体为:
1.)对于试值法来说,首先需要确定ω1与ω2的初始值及试值过程中各自步长n。设定ω1的初始值为1,ω2的初始值为0,步长n为0.01,
2.)根据上述参数开始进行试值,并根据试值过程中预测数据和实测数据的拟合程度来确定试制过程是否终止。当预测数据和实测数据的拟合程度值t≥N,t为正整数,小于y时,试值过程终止,否则继续进行试值,通过对多个城市公交车辆行程时间实测值和预测值的比较与分析,确定y取0.15。
机译: 该程序和行程时间预测程序是存储该程序的介质,行程时间估计程序是实施行程时间估计方法,行程时间估计设备,其方式,行程时间预测方法,行程时间预测设备及其方法的介质。
机译: 行程时间估计方法,行程时间估计设备,使用该方法安装的行程时间估计程序,记录介质的程序,行程时间预测方法,行程时间预测设备,行程时间预测程序以及用该方法存储的行程预测程序
机译: 行程时间预测方法,模型学习方法,行程时间预测设备,模型学习设备,计算机程序和训练模型集