一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法与流程

1.本发明涉及一种中运量公交走廊动态泊位引导方法


背景技术：

2.城市中运量走廊是以中运量公交线路为骨架，与具有较大重复系数的公交线网相协调，优化归并地面公交线路，组成大中容量客运系统。它以公共交通为主要的承载方式，吸引中运量走廊沿线客流集约化出行，从而有效地疏导城市主要交通流，促进城市公交优先，吸引出行向可持续发展的交通模式转移。
3.中运量走廊可进一步提高公交专用道的利用效率，但由于站台泊位数有限，停靠线路数多，高峰期间多线路车辆同时到达，一方面可能造成车辆溢出，降低站台服务水平，另一方面，乘客候车不确定在哪一泊位候车，可能造成车辆进站后，乘客追车的现象，使得站台候车秩序混乱，车辆停靠等待时间长，降低公交服务水平及运营效率。


技术实现要素：

4.本发明的目的是：实现中运量公交走廊内主线和其他线路的动态泊位引导。
5.为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，站台内泊位编号沿车辆行驶方向依次为1号泊位，2号泊位，
…
，i号泊位，其特征在于，包括以下步骤：
6.步骤1、引导车辆判断，包括以下步骤：
7.步骤101、确定中运量走廊内每个车站对应的主线车辆引导区和支线车辆引导区；
8.步骤102、后台管理系统通过车辆端获取车辆的定位信息，判断当前车辆是否进入当前站台的泊位引导区段，若为是，则进入步骤2，若为否，则继续执行本步骤；
9.步骤2、基于训练后的svm模型预测引导车辆j的行程时间t
aj
；
10.步骤3、预测站台s的泊位占用情况，包括以下步骤：
11.步骤301、后台管理系统实时获取当前时刻ts站台s的泊位占用情况；
12.步骤302、使用站台停靠时间bp神经网络模型预测各个泊位已进站车辆m的站台停靠时间t
pm
；
13.步骤303、计算每个泊位已进站车辆m的预计驶离时间t
lm
：
14.t
lm
＝ts+t
pm-t
sm
15.其中，t
sm
为已进站车辆m的已停站时间；
16.步骤4：引导泊位分配
17.根据实际需求，选择固定引导泊位分配规则、半固定引导泊位分配规则或动态引导泊位分配规则进行泊位分配，其中：
18.固定引导泊位分配规则的实现包括以下步骤：
19.步骤4011、计算主线发车班次占站台s所有停靠线路的发车班次比例rm：
[0020][0021]
其中，fm为主线高峰发车频率，f
bi
为停靠站台s的支线i高峰发车频率；
[0022]
步骤4012、计算站台s主线停靠泊位数nm：
[0023]
nm＝ceil(rm*i)
[0024]
其中，i为站台s的泊位数量，ceil()为向上取整函数；
[0025]
步骤4013、计算站台s支线停靠泊位数nb：
[0026]
nb＝i-nm[0027]
步骤4014、站台s的1号泊位，
…
，nm号泊位作为主线车辆的固定停靠泊位，nm+1号泊位，
…
，i号泊位作为支线车辆的固定停靠泊位；
[0028]
步骤4015、若待引导车辆j为主线车辆，判断t
aj
时刻，站台s的1号泊位，
…
，nm号泊位是否有空余泊位可用：
[0029]
若有，则分配最大号泊位给车辆j；
[0030]
若没有泊位车辆的离站时间早于t
aj
，即表明车辆j需要在车站外排队等候，此时对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新引导车辆j行程时间t
aj
后，重新执行步骤4015；
[0031]
步骤4016、若待引导车辆j为支线车辆，判断引导车辆j行程时间t
aj
，站台s的nm+1号泊位，
…
，i号泊位是否有空余泊位可用：
[0032]
若有，则分配最大号泊位给车辆j；
[0033]
若没有泊位车辆的离站时间早于t
aj
，即表明车辆j需要在车站外排队等候，此时对车辆进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新引导车辆j行程时间t
aj
后，重新执行步骤4016；
[0034]
半固定引导分配规则的实现包括以下步骤：
[0035]
步骤4021、站台s的1号泊位作为主线车辆固定停靠泊位，i号泊位作为支线车辆固定停靠泊位，其它泊位作为机动泊位；
[0036]
步骤4022、判断引导车辆类型：
[0037]
若引导车辆j为主线车辆，判断t
aj
时刻站台s的1号泊位，
…
，i-1号泊位是否可用，若其中的1号泊位，
…
，k号泊位可用，则分配k号泊位给引导车辆j，否则进入步骤4025；
[0038]
若引导车辆j为支线车辆，判断t
aj
时刻站台s的i号泊位是否可用：若可用，则分配i号泊位给引导车辆j；若不可用，则判断t
aj
时刻站台s的1号泊位，
…
，i-1号是否有可用泊位，若有可用泊位，则执行步骤4023，若无可用泊位，则执行步骤4025；
[0039]
步骤4023、若1号泊位，
…
，i-1号泊位中的1号泊位，
…
，k号泊位可用，且k≥1，则预分配k号泊位给引导车辆j，进入步骤4024，否则执行步骤4025；
[0040]
步骤4024、判断在[t
aj
,t
aj
+t
pj
]时段内，到达的主线车辆数是否大于k，其中，t
pj
为通过站台停靠时间bp神经网络模型预测的引导车辆j的站台停靠时间：若小于k，则确定分配k号泊位给引导车辆j；若大于k，则执行步骤4025；
[0041]
步骤4025、对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新t
aj
，返回步骤4022；
[0042]
动态引导分配规则的实现包括以下步骤：
[0043]
步骤4031、判断t
aj
时刻站台s是否有可用泊位；
[0044]
步骤4032、若有可用泊位，则分配最大号泊位给车辆j；
[0045]
步骤4033、若无可用泊位，则对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新t
aj
，执行步骤4031；
[0046]
步骤5、在车载端以及站台端发布泊位分配信息。
[0047]
优选地，所述步骤2包括以下步骤：
[0048]
步骤201、利用历史数据建立公交站点间行程时间训练数据集，包含时间段、天气、车速；
[0049]
步骤202、选择合适的核函数及参数，利用训练数据集训练svm模型；
[0050]
步骤203、利用训练好的svm模型预测车辆j的行程时间t
aj
。
[0051]
优选地，所述步骤302中，站台停靠时间bp神经网络模型的建立包括以下步骤：
[0052]
步骤3021、根据历史数据建立训练数据集，包括时间段、线路名称、与上班次车辆的车头时距；
[0053]
步骤3022、通过测试确定合适的输入变量个数和隐结点个数，利用训练数据集训练站台停靠时间bp神经网络模型；
[0054]
步骤3023、利用训练好的站台停靠时间bp神经网络模型，预测已进站车辆m的站台停靠时间。
[0055]
优选地，步骤5中，在车载端发布泊位分配信息时：
[0056]
引导车辆j驶离上一站台后，后台管理系统将车辆预计到达时间及站台s的分配泊位信息发送至车载端，驾驶员根据分配泊位信息进行停站。
[0057]
优选地，步骤5中，在站台端发布泊位分配信息时：
[0058]
站台内设置乘客信息发布屏，后台管理系统将该站台停靠的所有线路名称、预计到站时间、预计停靠泊位信息、车厢满载率发送至乘客信息发布屏，进行乘客引导；若该线路车辆还未分配泊位，预计停靠泊位显示为待分配。
[0059]
优选地，步骤5中，在站台端发布泊位分配信息时：
[0060]
站台内每个泊位设置挂装泊位信息发布屏，若该泊位已被分配给待进站车辆，后台管理系统将即将停靠该泊位的线路名称和预计到站时间发送至泊位信息发布屏，进行客流引导。
[0061]
本发明所提出的动态泊位引导针对中运量走廊内多线路公交的运行场景，基于多泊位公交站内车辆停靠特征，构建面向走廊内公交车辆的到站时间预测模型和公交停靠时间计算模型，以车辆预计停靠时间、泊位预计占用情况等参数为基础，提出一种以公交动态引导、车辆有序进站、乘客实时定点排队为核心的多泊位站台的动态引导方法，从而改善公交站内交通组织秩序，缩短车辆站内延误，提高站台通行能力，并保证主线公交的运行效率。
附图说明
[0062]
图1示意了乘客信息发布屏所显示内容；
[0063]
图2示意了泊位信息发布屏所显示内容。
具体实施方式
[0064]
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本技术所附权利要求书所限定的范围。
[0065]
中运量走廊内的车站可分为以下三种类型：
[0066]
a型车站：支线线路进入中运量走廊，停靠的第一个车站
[0067]
b型车站：主线车辆和支线车辆已在中运量走廊形成车队
[0068]
c型车站：无换乘车站，按顺序停靠
[0069]
本发明以a型车站为研究对象，进行泊位引导研究，具体包括以下内容：
[0070]
一)问题基本假设
[0071]
1、在中运量走廊内有公交专用道，公交车辆在走廊内不可以超车，需排队进站；
[0072]
2、所述主线线路为沿着中运量走廊全程行驶的公交线路；
[0073]
3、所述支线线路为首末站都不在走廊内，仅在走廊内行驶一段距离的公交线路；
[0074]
4、站台内泊位编号沿车辆行驶方向依次为1号泊位，2号泊位
…
i号泊位。
[0075]
二)模型建立
[0076]
步骤1、引导车辆判断：
[0077]
步骤101、确定中运量走廊内每个车站对应的主线车辆引导区和支线车辆引导区；
[0078]
步骤102、后台管理系统通过车辆端获取车辆的定位信息，判断当前车辆是否进入当前站台的泊位引导区段，若为是，则进入步骤2，若为否，则继续执行本步骤。
[0079]
步骤2、引导车辆j行程时间t
aj
计算，包括以下步骤：
[0080]
步骤201、利用历史数据建立公交站点间行程时间训练数据集，包含时间段、天气、车速等变量；
[0081]
步骤202、选择合适的核函数及参数，利用训练数据集训练svm模型；
[0082]
步骤203、利用训练好的svm模型预测车辆j的行程时间t
aj
。
[0083]
步骤3、站台s泊位占用情况预测，包括以下步骤：
[0084]
步骤301、车辆预计停站时间计算，包括以下步骤：
[0085]
步骤3011、根据历史数据建立训练数据集，包括时间段、线路名称、与上班次车辆的车头时距等变量；
[0086]
步骤3012、通过测试确定合适的输入变量个数和隐结点个数，利用训练数据集训练站台停靠时间bp神经网络模型；
[0087]
步骤3013、利用训练好的站台停靠时间bp神经网络模型，预测已进站车辆m的站台停靠时间；
[0088]
步骤3014、基于已进站车辆m的站台停靠时间计算得到已进站车辆m的预计离站时间。
[0089]
步骤302、站台s的泊位状态计算，包括以下步骤：
[0090]
步骤3021、后台管理系统根据公交车辆定位信息及站台视频摄像头视频信息，实时获取当前时刻ts站台s的泊位占用情况；
[0091]
步骤3022、使用步骤301获得的站台停靠时间bp神经网络模型预测泊位i已进站车
辆m的站台停靠时间t
pm
；
[0092]
步骤3023、计算泊位i已进站车辆m的预计驶离时间t
lm
：
[0093]
t
lm
＝ts+t
pm-t
sm
[0094]
其中，t
sm
为已进站车辆m的已停站时间；
[0095]
步骤3024、更新站台泊位预计占用状态；
[0096]
步骤303、引导车辆j的预计离站时间t
lj
计算，包括以下步骤：
[0097]
步骤3031、根据使用步骤301的站台停靠时间bp神经网络模型预测车辆j的站台停靠时间t
pj
；
[0098]
步骤3032、计算引导车辆j的预计离站时间t
lj
，t
lj
＝t
aj
+t
pj
。
[0099]
步骤3033、更新站台泊位预计占用状态；
[0100]
步骤4：引导泊位分配
[0101]
根据实际需求，可灵活选择下列任一泊位分配规则进行泊位分配：
[0102]
第一)固定引导
[0103]
该分配规则乘客候车位置固定，无需实时关注泊位分配情况，主线车辆在站外等候概率低，可保证主线车辆运营效率，但站台内泊位利用率偏低。
[0104]
固定引导泊位分配方案分高峰分配方案及平峰分配方案。计算方法相同，以站台z高峰泊位分配方案计算为例进行说明，包括以下步骤
[0105]
步骤4011、计算主线发车班次占站台s所有停靠线路的发车班次比例rm：
[0106][0107]
其中，fm为主线高峰发车频率；f
bi
为停靠站台z的支线i高峰发车频率；
[0108]
步骤4012、计算站台s主线停靠泊位数nm[0109]
nm＝ceil(rm*i)
[0110]
其中，i为站台s的泊位数量，ceil()为向上取整函数；
[0111]
步骤4013、计算站台s支线停靠泊位数nb[0112]
nb＝i-nm[0113]
步骤4014、站台s的1号泊位，
…
，nm号泊位作为主线车辆的固定停靠泊位，nm+1号泊位，
…
，i号泊位作为支线车辆的固定停靠泊位；
[0114]
步骤4015、若待引导车辆j为主线车辆，判断t
aj
时刻，站台s的1号泊位，
…
，nm号泊位是否有空余泊位可用：
[0115]
若有，则分配最大号泊位给车辆j；
[0116]
若没有泊位车辆的离站时间早于t
aj
，即表明车辆j需要在车站外排队等候，此时对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新引导车辆j行程时间t
aj
后，重新执行步骤4015；
[0117]
步骤4016、若待引导车辆j为支线车辆，判断引导车辆j行程时间t
aj
，站台s的1号泊位，
…
，nm号泊位是否均可用，且nm+1号泊位，
…
，i号泊位是否有空余泊位可用：
[0118]
若有，则分配最大号泊位给车辆j；
[0119]
若没有泊位车辆的离站时间早于t
aj
，即表明车辆j需要在车站外排队等候，此时对车辆进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新引导车辆j行程时间t
aj
后，重新执行步骤
4016。
[0120]
第二)半固定引导
[0121]
该分配规则乘客候车位置相对固定，主线车辆在站外等候概率较低，站台内泊位利用率较固定引导规则高，包括以下步骤：
[0122]
步骤4021、站台s的1号泊位作为主线车辆固定停靠泊位，i号泊位作为支线车辆固定停靠泊位，其它泊位作为机动泊位；
[0123]
步骤4022、判断引导车辆类型：
[0124]
若引导车辆j为主线车辆，判断t
aj
时刻站台s的1,
…
,i-1号泊位是否可用，若其中的1,
…
,k泊位可用，则分配k号泊位给引导车辆j，否则进入步骤4025；
[0125]
若引导车辆j为支线车辆，判断t
aj
时刻站台s的i号泊位是否可用：若可用，则分配i号泊位给引导车辆j；若不可用，则判断t
aj
时刻站台z的1,
…
,i-1号泊位是否有可用泊位，若有可用泊位，则执行步骤4023，若无可用泊位，则执行步骤4025；
[0126]
步骤4023、若1,
…
,i-1号泊位中的1,
…
,k号泊位可用，且k≥1，则预分配k号泊位给引导车辆j，进入步骤4024，否则执行步骤4025；
[0127]
步骤4024、判断在[t
aj
,t
aj
+t
pj
]时段内，到达的主线车辆数是否大于k：若小于k，则确定分配k号泊位给引导车辆j；若大于k，则执行步骤4025；
[0128]
步骤4025、对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新t
aj
，返回步骤4022。
[0129]
第三)动态引导
[0130]
该分配规则乘客候车位置随机，乘客需实时关注泊位分配信息，确定候车位置，主线车辆有一定概率需站外等候，但站台泊位利用率整体较高，包括以下步骤：
[0131]
步骤4031、判断t
aj
时刻站台s是否有可用泊位；
[0132]
步骤4032、若有可用泊位i，且1号泊位，
…
，i号泊位均可用，则分配i号泊位给车辆j；
[0133]
步骤4033、若无可用泊位，则对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新t
aj
，执行步骤4031。
[0134]
步骤5、泊位分配信息发布包括以下步骤：
[0135]
步骤501、车载端信息发布：
[0136]
引导车辆i驶离上一站台后，后台管理系统将车辆预计到达时间及站台s的分配泊位信息发送至车载端，驾驶员根据分配泊位信息进行停站，
[0137]
步骤502、站台端信息发布
[0138]
站台内设置乘客信息发布屏，后台管理系统将该站台停靠的所有线路名称、预计到站时间、预计停靠泊位信息、车厢满载率发送至乘客信息发布屏，进行乘客引导。若该线路车辆还未分配泊位，预计停靠泊位显示为待分配。
[0139]
站台内每个泊位设置挂装泊位信息发布屏，若该泊位已被分配给待进站车辆，后台管理系统将即将停靠该泊位的线路名称和预计到站时间发送至泊位信息发布屏，进行客流引导。

技术特征：
1.一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，站台内泊位编号沿车辆行驶方向依次为1号泊位，2号泊位，
…
，i号泊位，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、引导车辆判断，包括以下步骤：步骤101、确定中运量走廊内每个车站对应的主线车辆引导区和支线车辆引导区；步骤102、后台管理系统通过车辆端获取车辆的定位信息，判断当前车辆是否进入当前站台的泊位引导区段，若为是，则进入步骤2，若为否，则继续执行本步骤；步骤2、基于训练后的svm模型预测引导车辆j的行程时间t
aj
；步骤3、预测站台s的泊位占用情况，包括以下步骤：步骤301、后台管理系统实时获取当前时刻t
s
站台s的泊位占用情况；步骤302、使用站台停靠时间bp神经网络模型预测各个泊位已进站车辆m的站台停靠时间t
pm
；步骤303、计算每个泊位已进站车辆m的预计驶离时间t
lm
：t
lm
＝t
s
+t
pm-t
sm
其中，t
sm
为已进站车辆m的已停站时间；步骤4：引导泊位分配根据实际需求，选择固定引导泊位分配规则、半固定引导泊位分配规则或动态引导泊位分配规则进行泊位分配，其中：固定引导泊位分配规则的实现包括以下步骤：步骤4011、计算主线发车班次占站台s所有停靠线路的发车班次比例r
m
：其中，f
m
为主线高峰发车频率，f
bi
为停靠站台s的支线i高峰发车频率；步骤4012、计算站台s主线停靠泊位数n
m
：n
m
＝ceil(r
m
*i)其中，i为站台s的泊位数量，ceil()为向上取整函数；步骤4013、计算站台s支线停靠泊位数n
b
：n
b
＝i-n
m
步骤4014、站台s的1号泊位，
…
，n
m
号泊位作为主线车辆的固定停靠泊位，n
m
+1号泊位，
…
，i号泊位作为支线车辆的固定停靠泊位；步骤4015、若待引导车辆j为主线车辆，判断t
aj
时刻，站台s的1号泊位，
…
，n
m
号泊位是否有空余泊位可用：若有，则分配最大号泊位给车辆j；若没有泊位车辆的离站时间早于t
aj
，即表明车辆j需要在车站外排队等候，此时对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新引导车辆j行程时间t
aj
后，重新执行步骤4015；步骤4016、若待引导车辆j为支线车辆，判断引导车辆j行程时间t
aj
，站台s的n
m
+1号泊位，
…
，i号泊位是否有空余泊位可用：若有，则分配最大号泊位给车辆j；若没有泊位车辆的离站时间早于t
aj
，即表明车辆j需要在车站外排队等候，此时对车辆进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新引导车辆j行程时间t
aj
后，重新执行步骤4016；
半固定引导分配规则的实现包括以下步骤：步骤4021、站台s的1号泊位作为主线车辆固定停靠泊位，i号泊位作为支线车辆固定停靠泊位，其它泊位作为机动泊位；步骤4022、判断引导车辆类型：若引导车辆j为主线车辆，判断t
aj
时刻站台s的1号泊位，
…
，i-1号泊位是否可用，若其中的1号泊位，
…
，k号泊位可用，则分配k号泊位给引导车辆j，否则进入步骤4025；若引导车辆j为支线车辆，判断t
aj
时刻站台s的i号泊位是否可用：若可用，则分配i号泊位给引导车辆j；若不可用，则判断t
aj
时刻站台s的1号泊位，
…
，i-1号是否有可用泊位，若有可用泊位，则执行步骤4023，若无可用泊位，则执行步骤4025；步骤4023、若1号泊位，
…
，i-1号泊位中的1号泊位，
…
，k号泊位可用，且k≥1，则预分配k号泊位给引导车辆j，进入步骤4024，否则执行步骤4025；步骤4024、判断在[t
aj
，t
aj
+t
pj
]时段内，到达的主线车辆数是否大于k，其中，t
pj
为通过站台停靠时间bp神经网络模型预测的引导车辆j的站台停靠时间：若小于k，则确定分配k号泊位给引导车辆j；若大于k，则执行步骤4025；步骤4025、对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新t
aj
，返回步骤4022；动态引导分配规则的实现包括以下步骤：步骤4031、判断t
aj
时刻站台s是否有可用泊位；步骤4032、若有可用泊位，则分配最大号泊位给车辆j；步骤4033、若无可用泊位，则对车辆j进行车速引导或驻站时间引导，并重新更新t
aj
，执行步骤4031；步骤5、在车载端以及站台端发布泊位分配信息。2.如权利要求1所述的一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：步骤201、利用历史数据建立公交站点间行程时间训练数据集，包含时间段、天气、车速；步骤202、选择合适的核函数及参数，利用训练数据集训练svm模型；步骤203、利用训练好的svm模型预测车辆j的行程时间t
aj
。3.如权利要求1所述的一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，其特征在于，所述步骤302中，站台停靠时间bp神经网络模型的建立包括以下步骤：步骤3021、根据历史数据建立训练数据集，包括时间段、线路名称、与上班次车辆的车头时距；步骤3022、通过测试确定合适的输入变量个数和隐结点个数，利用训练数据集训练站台停靠时间bp神经网络模型；步骤3023、利用训练好的站台停靠时间bp神经网络模型，预测已进站车辆m的站台停靠时间。4.如权利要求1所述的一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，其特征在于，步骤5中，在车载端发布泊位分配信息时：引导车辆j驶离上一站台后，后台管理系统将车辆预计到达时间及站台s的分配泊位信息发送至车载端，驾驶员根据分配泊位信息进行停站。
5.如权利要求1所述的一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，其特征在于，步骤5中，在站台端发布泊位分配信息时：站台内设置乘客信息发布屏，后台管理系统将该站台停靠的所有线路名称、预计到站时间、预计停靠泊位信息、车厢满载率发送至乘客信息发布屏，进行乘客引导；若该线路车辆还未分配泊位，预计停靠泊位显示为待分配。6.如权利要求6所述的一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，其特征在于，步骤5中，在站台端发布泊位分配信息时：站台内每个泊位设置挂装泊位信息发布屏，若该泊位已被分配给待进站车辆，后台管理系统将即将停靠该泊位的线路名称和预计到站时间发送至泊位信息发布屏，进行客流引导。

技术总结
本发明公开了一种中运量公交走廊动态泊位引导的方法，其特征在于，包括以下步骤：引导车辆判断；基于训练后的SVM模型预测引导车辆j的行程时间t


技术研发人员：赵晓晨 潘振兴 杨宇伟 陈童 胡静洁 马逸青
受保护的技术使用者：上海电科智能系统股份有限公司
技术研发日：2023.02.17
技术公布日：2023/6/14