[发明专利]一种公交线路客流预测的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种公交线路客流预测的方法，属于智能交通领域的技术领域。

背景技术

随着社会经济的不断发展，人口数量的及私家车数量的不断增加，给城市交通带来了巨 大压力。公共交通的出行方式成为缓解城市交通压力重要手段之一。公交客流预测不仅能准 确描述公交客流需求分布规律，实现公交线路运营调度实时优化，也会给市民出行提供参考 信息，方便出行。

中国专利CN104809344A公开了一种建基于卡尔曼滤波的公交客流OD实时估计模型，实 现公交客流OD的实时估计。该发明对公交AFC系统的客流数据进行了深度挖掘，通过卡尔曼 滤波模型得到公交客流分配概率的最优估计值，进而实现公交客流OD的实时估计。该方法没 有对影响客流的因素进行综合考虑，且步骤较复杂，不易于实施。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种公交线路客流预测的方法。

本发明的技术方案如下：

一种公交线路客流预测的方法，包括步骤如下：

1)数据采集；

实时采集公交终端运行信息和天气信息，并传输至服务器；抽取连续时段内的公交终端 运行信息和天气信息作为训练集，对天气信息做标准化处理，对各种天气赋予互不相同的数 值。由于天气信息具有多样性，天气信息的标准化处理可方便计算。

2)对公交客流进行预测：

乘客人数Y＝β₀+β₁X₁+β₀X₂+...+β_pX_p+ε

其中，自变量X₁,X₂,...,X_p为影响乘客人数的因素，其中p＞1；如天气因素、周因素和 时刻因素等。

β₀,β₁,...,β_p为模型参数；ε为误差项，ε～N(0,σ²)；ε反映了随机因数对客流量Y的影响， 是不能由X₁,X₂,...,X_p与Y之间的线性关系解释的变异性；

设(x_i1,x_i2,...,x_ip,y_i)，i＝1,2,...,n为自变量的n次独立观测值，则