[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

说明书

本发明公开了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，克服了现有技术中通过建立时间序列模型、回归模型等方法对车辆排队等候时长直接进行未来短时预测，预测结果准确性较低的问题，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：根据车辆检测信息，计算出租车的实时消耗速率；S3：根据当前旅客排队人数与出租车排队车辆数，分析人车供需平衡情况；S4：基于S3中的结论，根据出租车的实时消耗速度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。能够根据出租车调度场内候车区的旅客实时排队情况与候客区出租车实时排队情况，预测队尾出租车的等候时长。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及了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。

背景技术

大型客运枢纽场站，如机场、火车站、长运客车站等，通常会聚集较多的流动旅客。为了快速实现旅客的疏通，一般会配备大型的出租车调度场。在出租车调度场中，通常会设置出租车候客区与旅客候车区，为了提高出租车调度场的服务水平，对出租车与旅客的等候时长进行预测显得尤为重要。出租车司机在进入候客区前若已知预计等候时长，则可根据实际情况决定是否前往候客区，以免损失可能的接客单；旅客在进入候车区前若已知预计等候时长，则可考虑是否选乘其他的交通工具离开，以免造成上班迟到等情况。

现有的方法大多是通过建立时间序列模型、回归模型等方法对车辆排队等候时长直接进行未来短时预测。然而车辆的排队等候时长存在一定的随机性，它不仅受场内车辆排队数的影响，同时受旅客排队人数的影响。

如中国专利局2017年5月17日公开了一种名称为一种蓄车场内出租车候车时间的预测方法及装置的发明，其公开号为CN106682783A。该发明公开了一种蓄车场内出租车候车时间的预测方法及装置，该方法包括获取出租车在蓄车场内的排队信息以及候车点乘客的数量，确定所述出租车的排队信息与所述候车点乘客的数量的比值是否大于等于第一阈值，若是，则根据乘客平均上车时间以及所述出租车从所述蓄车场的出口至上客区的时间，确定所述出租车的候车时间。该发明通过实时采集出租车在蓄车场内的排队信息、候车点乘客的数量，快速的预测出出租车进入蓄车场时需要等候的时间，以使出租车司机根据预测的候车时间选择是在蓄车场等待还是离开。但考虑的是时间整体，没有具体从每个时间段考虑排队情况。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中通过建立时间序列模型、回归模型等方法对车辆排队等候时长直接进行未来短时预测，没有考虑时间状况、预测结果准确性较低的问题，提供了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，将一天的时间分为等长细小的时间窗格，根据出租车调度场内候车区的旅客实时排队情况与候客区出租车实时排队情况，预测队尾出租车的等候时长。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：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度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。