[发明专利]一种基于时间窗格状态概率的大型场站等候时长预测方法

权利要求书

1.一种基于时间窗格状态概率的大型场站等候时长预测方法，其特征在于，它包括下列步骤：

S1：将一天分成等长细小时间窗格,计算每个时间窗格内有旅客排队的概率；

S2：根据候客区出租车进出口的车辆检测信息，计算出租车的实时消耗速率；

S3：根据当前候车区内旅客的排队人数与当前候客区内出租车的排队车辆数，分析人车供需平衡情况；

S4：基于步骤S3中的结论，根据出租车的实时消耗速率与每个时间窗格有旅客排队的概率值，计算候客区内队尾出租车的预计等候时长：

S4.1：基于人车供需平衡情况，结合出租车的实时消耗速率，计算可分配到旅客的车辆的总消耗时长consum_t1：

consum_t1＝number×speed；

式中，number表示可分配到旅客的车辆数，speed表示出租车的实时消耗速率，其中不同人车供需平衡情况下可分配到旅客的车辆数不同；

S4.2：基于人车供需平衡情况，利用每个时间窗格有旅客排队的概率值判断每个时间窗格内是否有旅客进入候车区，若无，则得到该时间窗格空等时长，若有，则得到该时间窗格未分配到旅客的车辆的消耗时长，则计算未分配到旅客的车辆的总消耗时长consum_t2：

consum_t2＝c_t+w_t

其中，c_t表示未分配到旅客的车辆以正常消耗速率驶离的消耗时长，w_t表示未分配到旅客的车辆等待候车区旅客进入的等候时长；

S4.3：计算候客区内队尾出租车的预计等候时长pre_wait_t：

pre_wait_t＝consum_t1+consum_t2

其中，consum_t1为可分配到旅客的车辆的总消耗时长，consum_t2为未分配到旅客的车辆的总消耗时长。

2.根据权利要求1所述的一种基于时间窗格状态概率的大型场站等候时长预测方法，其特征在于，所述的步骤S1进一步表示为：

S1.1：设置时间窗格长度为t秒，将一天划分为n个时间窗格：

n＝86400/t，

其中86400为一天的秒数；

S1.2：基于旅客候车区进出口的人员检测设备，分别获取历史近一段时间内每一天每个时间窗格内候车区进出口的进入乘客人数E与出去乘客人数O；

S1.3：计算候车区对应时间窗格内的排队人数H：

H＝E-O；

S1.4：设置判断候车区有人的人数阈值为M人，若时间窗格内的旅客排队人数H超过或等于M人，则视为候车区有人，否则视无人，为该段时间内所有的时间窗格添加是否有人标识，然后计算每个时间窗格有人的概率值P_i，计算公式如下：

j＝1,2,...,N，

i＝1,2,...,n，

其中，sign_ij表示一天中第i个时间窗格在第j天是否有人的标识，sign_ij＝1表示候车区有人，sign_ij＝0表示候车区无人，N表示统计时间段的天数，n为一天的总时间窗格数。

3.根据权利要求2所述的一种基于时间窗格状态概率的大型场站等候时长预测方法，其特征在于，所述的步骤S2进一步表示为：

S2.1：根据候客区出口识别的车牌记录，确定最后一辆驶离的车辆，从候客区进口识别的车辆记录中获取该车辆最近进入候客区的时间，记为t1，统计(t1,当前时间)时间段内进口识别的车辆数wait_n，并将wait_n视为当前候客区内的排队车辆数；

S2.2：根据候客区进口识别的车牌记录，确定最后一辆进入候客区的排队车辆，并记录该车进入的时间，记为t2，同时实时监测候客区出口识别的车辆数，当候客区出口从当前时间开始识别达到wait_n辆车时，记录对应的时间t3：

wait_t＝t3-t2，

其中wait_t表示wait_n辆车的等候时长；

S2.3：根据最近一条完整记录，计算当前排队车辆的实时消耗速率speed，计算公式如下所示：

speed＝wait_t/wait_n

其中，speed的单位为秒/辆。