[发明专利]公交运行状态数据调整处理方法、智能终端及存储介质

权利要求书

1.一种公交运行状态数据调整处理方法，其特征在于，所述公交运行状态数据调整处理方法包括：

将期望公交发车时刻表对应的各公交班次发车时间数据与动态预测的公交回站时间数据进行比对，获取班次和公交发车时刻表可行性的结果；

根据预期不能按期望时刻表发车的班次数据，构建公交动态调度熵模型，根据预测公交回站时间数据调整公交发车时刻表；

所述根据预期不能按期望时刻表发车的班次数据，构建公交动态调度熵模型，根据预测公交回站时间数据调整公交发车时刻表具体包括：

若期望公交发车时刻表不可行，作为调整公交发车时刻表的节点，需要确定最远的不能按照期望时刻表发车的班次，并对班次的发车间隔进行动态调整；

在对公交发车时刻表进行动态调整时，控制调整前后各公交发车间隔的总差异最小，以及调整前后各阶段公交发车间隔变化率一致；

通过算例分析验证公交动态调度熵模型，根据检测的公交动态调度熵模型的有效性，调整前后班次公交满载率；

若期望公交发车时刻表不可行，作为调整公交发车时刻表的节点，需要确定最远的不能按照期望时刻表发车的班次M，为并对第M班次及之前班次的发车间隔进行动态调整；

0(i)表示最远的不能按照期望时刻表发车的班次，对第M班次及之前班次的发车间隔进行动态调整，调整的幅度为(T_M-t_M)；T_M为第M辆公交预测回站时间，t_M为调整后第M班次的发车时间；

在对公交发车时刻表进行动态调整时，控制调整前后各公交发车间隔的总差异最小，以及调整前后各阶段公交发车间隔变化率一致；

构建公交动态调度熵模型如下：

目标函数：

其中，λ表示计算熵值的指标，H为规定的最大发车时间间隔；

约束条件：

表示调整后第j班次公交发车时间晚于等于第j辆公交预测回站时间T_j；

表示调整后的前后班次公交发车间隔小于等于最大允许发车间隔H且大于0；

表示调整后第M班次的发车时间应等于第M辆公交预测回站时间T_M，后续班次能够按期望时刻表执行；

j＝1，2，...，M；

其中，k_j为常数，k_j＞0，k_j表示调整前后公交发车间隔的变化率。

2.根据权利要求1所述的公交运行状态数据调整处理方法，其特征在于，所述将期望公交发车时刻表对应的各公交班次发车时间数据与动态预测的公交回站时间数据进行比对，获取班次可行性的结果具体包括：

将期望公交发车时刻表对应的各公交班次发车时间数据与动态预测的公交回站时间数据进行比对，评价对应班次公交按期望时刻表发车的可行性；

构建班次可行性评价函数和公交发车时刻表可行性的评价函数，分别判断班次和公交发车时刻表的可行性。

3.根据权利要求2所述的公交运行状态数据调整处理方法，其特征在于，将期望公交发车时刻表对应的各公交班次发车时间数据与动态预测的公交回站时间数据进行比对，评价对应班次公交按期望时刻表发车的可行性，构建班次可行性评价函数：

其中，f(t_i，T_i)为接下来某一班次公交按照期望公交发车时刻表发车的可行性评价函数，当f(t_i，T_i)＝1时表示可行，当f(t_i，T_i)＝0时表示不可行；

t_i为在当前发出班次后接下来第i班次公交的期望发车时刻，假设t_i为根据预测乘客交通出行量分布优化后的期望公交发车时刻表；

T_i为在当前发出班次后接下来第i辆公交预测回站时间，包括站内待发车辆与回站车辆，站场内待发车辆的预测回站时间定义为0；

i＝1，2，...，N，N为站内待发车辆与回站车辆总数。