[发明专利]一种基于多公交线路运行数据融合的城市公交到站时间预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及城市公交的运营、服务、公交运行检测、监控及到站时间预测技术，尤其涉及一种基于多公交线路运行数据融合的城市公交到站时间预测方法。

背景技术

现代社会经济的飞速发展带动了城市的规模越来越大，城市居民的出行需求越来越大。但是居民的出行需求与城市的交通供给间存在一定的差距，由此引发了诸多的交通问题。为了应对城市中出现的以交通拥堵为代表的各种问题，我国的城市管理者很早就提出了要大力发展、优先发展城市公共交通的思路，并着力从政策保障、经济投入与技术支撑等方面支持城市公交的发展。

对于公交的运营公司来说，在保障城市居民基本的公交出行需求的同时，如何尽可能的提升公交服务水平、提供便捷的公交出行服务也是其非常关心的因素。而对于乘客来说，能按时按点的乘坐公交车辆，是其非常关注的点。然而在实际的公交运营过程中，由于交通流量较大、站点停靠时间的变化等因素的影响，往往而言公交车辆的到站并不规律。在某些交通特别拥堵的时段，常会出现长时间美欧公交到站的情况，使公交乘客等候过多时间，降低了公交的服务水平，也影响了公交分担率的提升。

近年来，在一些大城市（如江苏南京、浙江杭州等）的公交站点，已经出现对公交车辆到站的预测。但是目前的公交车辆到站预测均是结合公交车辆的车载GPS系统，给出公交车辆距离站点的距离。这虽然能给予公交乘客一定的参考，但是实际上，相同的行驶距离可能对应着完全不同的行驶时间，其实际实用意义不大。在美国的一些城市（如洛杉矶、旧金山、西雅图），公交乘客均可通过公交运营公司的网站或者相关的软件查询公交到站的时间，方便乘客安排时间，降低等候时间。考虑到美国城市道路的干扰较少，交通流构成简单，对于公交到站时间与其时刻表的预定值偏差不大，到站时间的预测难度较小。而我国城市交通环境复杂，目前已有的成熟预测方法并不能很好的预测公交到站的时间，其精度往往较低，亟待开发一种新型的公交到站时间预测方法。本发明便是在这样的背景下而产生的。

发明内容

本发明为了提高我国城市公交系统的服务水平，充分利用我国城市公交运行GPS数据、公交停靠起步数据，通过适合我国城市内部交通环境的系统设置，采用多线路公交运行数据的融合，为公交乘客提供各个站点的公交到站预测时间，降低其在公交站点的等候时间，提高城市居民时间的利用效率，进而提升城市公交系统的吸引力。

本发明采用的技术方案为：

一种基于多公交线路运行数据融合的城市公交到站时间预测方法，其特征在于该方法充分利用待预测公交站点沿线的所有公交线路的运行数据，通过不同公交线路间的运行数据融合，获取关键数据并得到公交的到站预测时间。包含以下步骤：

步骤10）采集待预测公交站点沿线的公交运行相关数据。

待预测公交站点沿线的公交运行相关数据包含：该公交站点上游最近的公交站点至该公交站点间的所有公交线路数N、各条公交线路的名称集合M,M＝{m_i|N≥i＞0}，公交到站时刻数据。

其中，各条公交线路的名称集合M中，m_i为第i条公交线路的名称，其中，i为公交线路的序号，i为整数。

公交到站时刻数据包含：第i条公交线路的第j班次的公交到达所述待预测公交站点上游最近的公交站点的时刻第i条公交线路的第j班次公交到达所述待预测公交站点的时刻为公交班次的序号，j为整数。

步骤20）建立公交到站时刻历史数据库。

将所述步骤10）中采集得到的公交到站时刻数据按照的大小由小到大排序，并依次存储公交到站时刻数据及线路数据，建立公交到站时刻历史数据库。

公交到站时刻历史数据库采用数组方式存储，其结构如下：

其中，H为公交到站时刻历史数据库中的数据总数，k为所述步骤10）中集得到的公交到站时刻数据按照的大小由小到大排序后的第k个公交到站时刻数据，k为整数，0＜k≤H，R_k为该数据对应公交车辆所属的线路名称，R_k∈M，T_pre,k为该数据对应公交车辆到达所述待预测公交站点上游最近的公交站点的时刻，T_tar,k为该数据对应公交车辆到达待预测公交站点的时刻。

步骤30）建立公交运行数据预测数据库。