[发明专利]一种基于大数据的公交排班系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的公交排班系统，具体涉及一种公交排班技术领域，通过路线规划单元对路线数据进行分析，对司机合理规划路线，获取路线的车流量、违章次数以及拥堵次数，通过公式获取到路线行驶系数Fi，获取到司机的工作时长Ck；通过互联网获取司机在工作时长内的违章次数通过公式获取到司机的熟练系数Lk，将司机的熟练系数Lk按照从高到低的顺序进行排序；将路线行驶系数Fi和司机的熟练系数Lk按照顺序进行对应规划，并将路线和路线对应的司机名称发送至公交云平台；对司机进行不同的路线规划，防止出现司机因熟练度问题导致交通事故的现象，大大提高了司机的工作效率。

技术领域

本发明涉及一种公交排班技术领域，具体为一种基于大数据的公交排班系统。

背景技术

公交系统调度排班是保证公交系统正常运行的基本保证，公交智能排班是一类典型的运输排班组合优化问题，其求解具有一定的复杂性，对其研究一直是一个前沿研究课题。传统的公交排班研究方法主要采用数学解析、模拟仿真以及数学规划等方法，但是随着问题求解难度与问题求解规模的增加，传统方法遇到了极大地挑战，已不能保证目标解的精确性。

公告号为CN111291303A的专利公开了一种考虑班次异质性的电动公交排班优化方法，该方法主要解决电动公交排班难的问题。结合电动公交多次充电的特点，本发明建立了适合电动公交多次出行的模型。该模型决定每一辆电动公交的排班方案，并将两次出行的间隔用于充电，从而使电动公交的数量和运营成本最小化。同时该模型还考虑了班次异质性，如时间上的不平衡性和空间上的兼容性，对电动公交排班的影响。在求解算法方面，区别于启发式算法寻得满意解，本发明应用列生成算法快速得出最优排班方案，具有实用性价值，可以有效减少公交公司固定成本和运营成本的投入。

但是在该专利中，不能够对每位司机合理规划路线，导致司机因为熟练度问题引发交通事故，大大降低了工作效率，同时不能够对司机的考勤进行检测，导致司机的出勤率低。

发明内容

本发明的目的就在于提出一种基于大数据的公交排班系统，通过路线规划单元对路线数据进行分析，对司机合理规划路线，获取路线的车流量、违章次数以及拥堵次数，通过公式获取到路线行驶系数Fi，将路线行驶系数Fi按照从高到低的顺序进行排序；获取司机的入职时间，并将司机的入职时间标记为Sk，通过入职时间Sk与当前时间进行比较获取到司机的工作时长Ck；通过互联网获取司机在工作时长内的违章次数并将其标记为Wk；通过公式获取到司机的熟练系数Lk，将司机的熟练系数Lk按照从高到低的顺序进行排序；将路线行驶系数Fi和司机的熟练系数Lk按照顺序进行对应规划，并将路线和路线对应的司机名称发送至公交云平台；对司机进行不同的路线规划，防止出现司机因熟练度问题导致交通事故的现象，大大提高了司机的工作效率。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的公交排班系统，包括路线规划单元、检测单元、公交云平台、考勤单元、注册登录单元以及数据库；

所述路线规划单元用于通过对路线数据进行分析，对司机合理规划路线，路线数据包括路线的车流量、违章次数以及拥堵次数，具体分析规划过程如下：

步骤一、获取路线的车流量、违章次数以及拥堵次数，并将车流量、违章次数以及拥堵次数分别对应标记为Li、Wi以及Yi，i＝1，2，......，n，n为非零正整数集；

步骤二、通过公式获取到路线行驶系数Fi，其中，c1、c2以及c3均为预设比例系数，且c1＞c2＞c3＞0，β为误差修正因子，取值为2.3025142；将路线行驶系数Fi按照从高到低的顺序进行排序；

步骤三、获取司机的入职时间，并将司机的入职时间标记为Sk，通过入职时间Sk与当前时间进行比较获取到司机的工作时长Ck；通过互联网获取司机在工作时长内的违章次数并将其标记为Wk；