一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法，在基于GPS的公交站间行程时间调查数据的基础上，将若干个靠近站点的区域联动，根据最新车辆与上一辆车到站时间间隔和站点周围几条线路上的当前交通状况来预测车辆到达时间，利用多区域公交车辆速度建立公交到站预测时间模型；分区域预测车辆正常情况下达到站点的预测时间和车辆在特殊情况下到达站点的时间预测；为了更加准确地反映出车辆运行情况，当某一车辆到达站点时，对其与之前的车辆到站的时间间隔进行更新。本发明专利技术采用基于GPS的多区域公交车辆预计到达时间算法来构建公交到站时间预测模型，具有较好的可行性，降低了随机因素的干扰。降低了随机因素的干扰。降低了随机因素的干扰。

【技术实现步骤摘要】
一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法


[0001]本专利技术涉及公交车辆运行
，具体是一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法。

技术介绍

[0002]准确的公交到站时间预测是当下提升公交吸引力的关键技术之一。21世纪以来，我国大力倡导绿色交通，坚持可持续发展战略在我国各个领域持续推进。城市现代化的发展，汽车保有量快速上升，车多路少，交通拥堵，交通事故率增长，环境污染，能源的损耗，方便、快捷、安全、高效的公共交通方式就成为缓解交通问题的主要手段之一。公共汽车凭借其低价、便捷、覆盖面广、公交线路多等优点而颇具吸引力。
[0003]然而，公交车辆到站时间是绝大多数选择公交出行者最为关心内容之一，为出行者提供预测准确性高的公交车到站时间信息，成为提升公交线路运营管理水平，影响公交吸引力的主要因素。
[0004]由于实际生活中公交车辆的运营环境十分复杂，存在很多随机干扰因素(如天气变化，交通拥堵以及客流的变化等)，利用历史数据来保证静态的最优结果十分困难。而现阶段较多技术依靠通讯、跟踪和乘客计数的技术手段获取的信息来为公交到达时间做预测，精度会因为随机干扰因素变得不那么准确。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法，在公交站间行程时间调查数据的基础上，利用多区域公交车辆速度建立公交到站预测时间模型，以探索准确和及时的公交到站预测模型方法，为乘客提供更为高效的公交到站时间预报，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
>[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法，其方案如下：
[0008]根据当前车辆的到达换乘站的时间以及对下一车辆到站时间间隔的预测，就可以计算出下一车辆到达站点的时间。
[0009]由于随机干扰因素的存在及不同运行环境的影响，连续车辆到站的时间间隔在运行中是不断变动的。其中，道路交通状况被普遍认为是影响车辆运行的最重要因素之一，且在早晚高峰期间其影响尤其明显；采用多区域构建枢纽站点下一车辆的到达时间预测模型；
[0010]采用两类输入变量：
[0011](1)最新车辆与上一辆车到站时间间隔；
[0012](2)站点周围几条线路上的当前交通状况；
[0013]同时，为了更加准确地反映出车辆运行情况，当某一车辆到达站点时，对其与之前的车辆到站的时间间隔进行更新。
[0014]由于交通状况很复杂且难以计量，将一条线路根据站点划分为多个区域，通过多区域内站点最近车辆计算预测路段上公交车辆的运行速度，来近似反映该路段当前的交通状况，并考虑了最接近站点车辆的上下行速度(V1，
…
，V
n
为上行速度；V1’
，
…
，V
n
’
为下行速度)，由于车辆在运行过程中，可能会发生一些意外事故，这会产生很大的预测误差；根据前一车辆或当前车辆在站点和前一站点之间的速度来模拟靠近站点的交通状况。
[0015]现若需要预测T枢纽站点的公交到达时间，需要知道该区域中所有线路公交的平均速度及平均时间，
[0016]T1＝(t1+t2+t3+...+t
n
)/n
[0017]T1、T2、T3、...T
n
是指该区域内在特殊情况下所有公交的实时时间，通过该区域内实时速度得知。
[0018]本专利技术采用基于GPS的多区域公交车辆预计到达时间算法来构建公交到站时间预测模型具有较好的可行性。
附图说明
[0019]图1为本专利技术基于区域内公交运行时间预测公交到达站点图解。
具体实施方式
[0020]下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
[0021]请参阅图1，一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法，预测下一辆公交到站时间的基础是当前车辆和下一车辆的到达站点的时间间隔，因此根据当前车辆的到达换乘站的时间以及对下一车辆到站时间间隔的预测，就可以计算出下一车辆到达站点的时间。如图1所示，假设有两条线路和一个枢纽站点，当线路n上通行的公交车m到达站点s时，根据目前的观测数据，可预测出前车(“前车”和“后车”是相对而言的，先到达枢纽的被称为“前车”)和下一辆车m的到站时间间隔。
[0022]由于随机干扰因素的存在及不同运行环境的影响，连续车辆到站的时间间隔在运行中是不断变动的。其中，道路交通状况被普遍认为是影响车辆运行的最重要因素之一，且在早晚高峰期间其影响尤其明显。本专利技术采用多区域构建枢纽站点下一车辆的到达时间预测模型；
[0023]采用两类输入变量：
[0024]1.最新车辆与上一辆车到站时间间隔；
[0025]2.站点周围几条线路上的当前交通状况；
[0026]同时，为了更加准确地反映出车辆运行情况，当某一车辆到达站点时，对其与之前的车辆到站的时间间隔进行更新。
[0027]由于交通状况很复杂且难以计量，本技术通过多区域内站点最近车辆计算预测路段上公交车辆的运行速度来近似反映该路段当前的交通状况，并考虑了最接近站点车辆的速度(V1，
…
，V
n
上行、V1’
，
…
，V
n
’
下行)，由于车辆在运行过程中，可能会发生一些意外事故，这会产生很大的预测误差。本专利技术根据前一车辆或当前车辆在站点和前一站点之间的速度来模拟靠近站点的交通状况。
[0028]现若需要预测T枢纽站点的公交到达时间，需要知道该区域中所有线路公交的平
均速度及平均时间，
[0029]T1＝(t1+t2+t3+...+t
n
)/n
[0030]T1、T2、T3、...T
n
是指该区域内在特殊情况下所有公交的实时时间，通过该区域内实时速度得知；
[0031]t
1、
t1’
是指正常情况下公交到站点预测时间；
[0032]阴影部分是指靠近该站点最近的区域；
[0033]s是指站点；
[0034]v是指各公交车辆预测上行平均速度；
[0035]v
’
是指各公交车辆预测下行平均速度；
[0036]本专利技术通过基于GPS的数据，在公交站间行程时间调查数据的基础上，根据最新车辆与上一辆车到站时间间隔和站点周围几条线路上的当前交通状况来预测车辆到达时间，将若干个靠近站点的区域联动，利用多区域公交车辆平均速度建立公交到站预测时间模型；分区域预测车辆正常情况下达到站点的预测时间和车辆在特殊情况下到达站点的时间预测，降低随机因素对预测干扰。
[0037]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法，其特征在于，在基于GPS的公交站间行程时间调查数据的基础上，将若干个靠近站点的区域联动，根据最新车辆与上一辆车到站时间间隔和站点周围几条线路上的当前交通状况来预测车辆到达时间，利用多区域公交车辆速度建立公交到站预测时间模型；分区域预测车辆正常情况下达到站点的预测时间和车辆在特殊情况下到达站点的时间预测。2.根据权利要求1所述的一种基于公交车GPS计算车辆预计到达时间的算法，其特征在于，多区域内站点最近车辆计算预测路段上公交车辆的运行速度来近似反映该路段当前的交通状况，并考虑最接近站点车辆的速度。3.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：任子晖，刘磊，谢翔，杨勇，余婷，杨光，姚翔，王晶晶，王坤，
申请(专利权)人：安徽富煌科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：