本發(fā)明涉及到城市智能公共交通信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種公交車到站時(shí)間的實(shí)時(shí)預(yù)估方法。

背景技術(shù)：

隨著城市化的快速推進(jìn)，城市道路越來(lái)越擁擠。發(fā)展城市公共交通是緩解交通壓力重要手段之一。給乘客提供公交車實(shí)時(shí)到站信息，可以減少乘客不必要的等待時(shí)間。但是由于城市交通復(fù)雜多變，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)公交車到站時(shí)間一直是個(gè)難點(diǎn)。

根據(jù)現(xiàn)有的電子地圖數(shù)據(jù)，一條公交線路可以被路口劃分為多個(gè)子路段，但不能認(rèn)為所有的道路都是一樣的，根據(jù)電子地圖數(shù)據(jù)可以獲得道路的兩個(gè)基本信息：路程、有無(wú)信號(hào)燈。同時(shí)根據(jù)GPS數(shù)據(jù)，可以獲得公交車當(dāng)前的位置，進(jìn)一步得到距離下游車站的路程；另外，通過(guò)汽車自帶計(jì)時(shí)裝置，可以算得平均速度等數(shù)據(jù)，為本發(fā)明預(yù)測(cè)公交到站時(shí)間提供了及時(shí)、有效的數(shù)據(jù)支持。

又對(duì)于被劃分出來(lái)的子路段，因?yàn)榇嬖谄渌鐣?huì)車輛、有無(wú)信號(hào)燈、突發(fā)車禍等因素，導(dǎo)致道路情況有所差異。排除一些不顯著因素，我們先考慮必然因素：早晚高峰、天氣情況；這些因素對(duì)大部分道路影響情況一樣，所以子路段的平均速度可以為下游子路段提供參考。進(jìn)一步考慮隨機(jī)的顯著因素：交通事故，車輛變道加塞；這會(huì)使得公交車被迫減速，平均速度也出現(xiàn)波動(dòng)，預(yù)測(cè)時(shí)間也發(fā)生相應(yīng)的變化。

以往的公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)，主要把公交車GPS信息作為數(shù)據(jù)來(lái)源并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，和當(dāng)時(shí)的行駛參數(shù)和道路狀況進(jìn)行修正。此方法數(shù)據(jù)龐大、復(fù)雜，難以保證實(shí)時(shí)性。同時(shí)考慮因素太多，過(guò)于復(fù)雜。過(guò)長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間和過(guò)于龐大的數(shù)據(jù)會(huì)影響到站時(shí)間的實(shí)時(shí)性。

基于這些背景和數(shù)據(jù)樣本，可以設(shè)計(jì)一種基于遺傳算法和行駛數(shù)據(jù)的公交車到站時(shí)間實(shí)時(shí)預(yù)估方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于遺傳算法和行駛數(shù)據(jù)的公交車到站時(shí)間實(shí)時(shí)預(yù)估方法，這既能滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用需求又具有較高的精度。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案。

本發(fā)明所述的基于遺傳算法和行駛數(shù)據(jù)的公交車到站時(shí)間實(shí)時(shí)預(yù)估方法，包括以下步驟：

(1)根據(jù)汽車行駛路線的起點(diǎn)、終點(diǎn)、路口和站點(diǎn)，劃分子路段；

(2)獲取所有子路段的信息：路程，是否有信號(hào)燈；把有信號(hào)燈的歸為Ⅰ類，沒(méi)有信號(hào)燈的歸為Ⅱ類；把已經(jīng)行駛過(guò)的Ⅰ類路段路程記為S₁，Ⅱ類路段路程記為S₂，同時(shí)用兩個(gè)變量t₁，t₂，分別表示在Ⅰ，Ⅱ類路段上行駛的時(shí)間之和；

(3)根據(jù)實(shí)時(shí)的公交GPS數(shù)據(jù)，公交車所在位置記為點(diǎn)m，得到公交車在l_i,j子路段上行駛距離d；進(jìn)一步計(jì)算兩類路段的平均速度；進(jìn)一步計(jì)算到下游q站的兩類路段路程，最后計(jì)算用平均速度行駛到站的時(shí)間

(4)利用插值擬合法，構(gòu)建預(yù)估時(shí)間x與真實(shí)時(shí)間y的關(guān)系式；

(5)構(gòu)建遺傳算法，優(yōu)化參數(shù)；修正得到較為精確的時(shí)間最終時(shí)間為：

進(jìn)一步，所述的步驟(1)中，用標(biāo)號(hào)0表示：起點(diǎn)；符號(hào)∞表示：終點(diǎn)；用標(biāo)號(hào)1、2...n表示：第1站到第n站；用標(biāo)號(hào)l_i,j表示：第i-1站到第i站之間的第j個(gè)子路段；用s_i,j表示：第i-1站到第i站之間的第j個(gè)路口(i≥1)。從起點(diǎn)0到終點(diǎn)∞之間的路程就可以劃分為多個(gè)子路段：0、l_1,1…1…i-1、l_i,1…l_i,j…i…∞。

進(jìn)一步，所述的步驟(2)中，每個(gè)子路段與路程L_i,j一一對(duì)應(yīng)；路口處是否有信號(hào)燈p_i,j(有，p＝1；無(wú)，p＝0)；并且把路段分為兩類，p＝1的為Ⅰ類，p＝0的為Ⅱ類；再根據(jù)路段的類型，對(duì)已行駛的同類型路段進(jìn)行累和，得到S₁，S₂；進(jìn)一步當(dāng)汽車在Ⅰ類道路上時(shí)t₁計(jì)時(shí)，t₂停止；當(dāng)汽車在Ⅱ類道路上時(shí)t₁停止，t₂計(jì)時(shí)。

進(jìn)一步，所述的步驟(3)中，獲得公交車位置點(diǎn)m，在路段l_i,j上行駛距離為d；進(jìn)一步根據(jù)步驟(2)已知的路程S₁，S₂和時(shí)間t₁，t₂得到平均速度；進(jìn)一步計(jì)算出下游兩類路段的路程S₁*，S₂*；進(jìn)一步計(jì)算出

進(jìn)一步，所述的步驟(4)中，每輛車發(fā)車時(shí)開(kāi)始為“插值擬合法”提供大量的計(jì)算數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行差值分析，擬合出一個(gè)y與x的關(guān)系式。

進(jìn)一步，所述的步驟(5)中，由于關(guān)系式有許多可變參數(shù)，它們會(huì)根據(jù)道路情況的不同而變化，在得到的時(shí)間偏差太大時(shí)，利用遺傳算法，更新優(yōu)化參數(shù)；再把計(jì)算時(shí)間代入關(guān)系式，修正時(shí)間。

本發(fā)明優(yōu)點(diǎn)：首先，本發(fā)明能夠用簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)得到到站時(shí)間，因?yàn)榈秸緯r(shí)間的長(zhǎng)短均表現(xiàn)在車輛平均速度之中，若干因素均不需再考慮。這使得系統(tǒng)獲得的信息量小，進(jìn)而因系統(tǒng)計(jì)算而延誤的時(shí)間減少；其次，把路線進(jìn)行劃分，可以有效的、精確的預(yù)測(cè)到站時(shí)間；最后，采用兩種先進(jìn)的誤差處理方法:插值擬合法、遺傳算法，這可以有效地減少誤差，具有出現(xiàn)誤差便及時(shí)糾正的優(yōu)點(diǎn)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明流程示意圖。

圖2標(biāo)示出了本發(fā)明如何劃分子路段。

圖3標(biāo)示出了子路段路程的始末位置。

圖4標(biāo)示出了計(jì)算路程時(shí)的注意要點(diǎn)。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明更具體，更清晰，下面為本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明；

(1)根據(jù)公交車行駛方向和路口信息，同時(shí)公交車又具有定點(diǎn)行駛的特點(diǎn)，可以先把整個(gè)線路進(jìn)行劃分，以站點(diǎn)1與站點(diǎn)2之間的路段為例，如圖2所示。

首先按照停靠站點(diǎn)進(jìn)行劃分，每個(gè)站點(diǎn)用標(biāo)號(hào)1、2、…、n表示，0表示起點(diǎn)，∞表示終點(diǎn)；由于道路交叉路口對(duì)交通有重要影響，所以再獲得所有路口信息，及是否有信號(hào)燈；用s_i,j表示：第i-1站到第i站之間的第j個(gè)路口(i≥1)，如圖2中的s_1,3就表示第一站與起點(diǎn)之間的第三個(gè)路口；而路口和路口、路口和站點(diǎn)、站點(diǎn)和路口之間的路段，就是劃分出來(lái)的子路段l_i,j；

(2)再根據(jù)GPS和電子地圖數(shù)據(jù)，獲得所有路段的路程；這里要注意的是，由于每個(gè)路口都是有寬度的，所以路程為一個(gè)路口中遠(yuǎn)離行駛方向一側(cè)到下一個(gè)路口靠近行駛方向一側(cè)，如圖3所示；進(jìn)一步，如圖4所示，路程計(jì)算應(yīng)該為L(zhǎng)1+L2，而不是路口的直線距離L；進(jìn)一步，根據(jù)路口有無(wú)信號(hào)燈，有則劃分為Ⅰ類，無(wú)則劃分為Ⅱ類；有些路段可能不包含路口，如圖3中的l_1,4，這種路口也歸為Ⅱ類；

進(jìn)一步計(jì)算起點(diǎn)O到s_i,j之間的兩類路段路程之和，構(gòu)建矩陣，把所有路段的路程用行矩陣A＝[L_1,1 L_1,2 … L_i.j]表示，所有路段的P_i,j值構(gòu)成列矩陣B＝[P_1,1 P_1,2 … P_i.j]^T，則所有Ⅰ類路程之和可以用以下公式得到：

s₁＝|AB|

進(jìn)一步計(jì)算Ⅱ類路程之和，A矩陣不變，B中每項(xiàng)減1，得到B‘＝[P_1,1-1 P_1,2-1 … P_i.j-1]^T，Ⅱ類路程之和可以用以下公式得到：

S₂＝||AB′||

(3)根據(jù)GPS數(shù)據(jù)，公交車在l_i,j上行駛距離為d；如果P_i,j＝1則Ⅰ類路程為s₁+d，Ⅱ類路程為s₂-d；如果P_i,j＝0則Ⅰ類路程為s₁-d，Ⅱ類路程為s₂+d；進(jìn)一步用步驟(2)的方法，得到起點(diǎn)O到站點(diǎn)q的Ⅰ類總路程S_1總，Ⅱ類總路程S_2總，再分別減去Ⅰ類路程，Ⅱ類路程，得到距離下游站點(diǎn)q的距離S₁*，S₂*；進(jìn)一步，根據(jù)公式：v＝s/t，得到前路程平均速度v1，v2；進(jìn)一步，利用公式：t＝s/v，得到用此速度行駛到站所需時(shí)間；

(4)每輛車發(fā)車時(shí)，它先把第一、二條道路：l_1,1、l_1,2由1……n個(gè)點(diǎn)平均劃分為n+1段小路程，取名為[q₁ q₂ ... q_n+1]，路程都為L(zhǎng)，則每點(diǎn)到起點(diǎn)的路程為[L 2*L ... (n+1)*L]，走到每一點(diǎn)都會(huì)得到一個(gè)時(shí)間[y₁ y₂ ... y_n y_n+1]＝[t₁ t₂ ... t_n t_n+1]，每點(diǎn)平均速度可用以下公式得到：

系統(tǒng)計(jì)算的走到下一點(diǎn)的時(shí)間為[0 L/v₂ L/v₃ ... L/v_n+1](其中0表示無(wú)法計(jì)算，下同)，則從起點(diǎn)到達(dá)每一點(diǎn)的時(shí)間可用以下公式得到：

進(jìn)一步利用插值擬合法，構(gòu)造出關(guān)系式：

y＝a_nxⁿ+a_n-1xⁿ-¹+...+a₀x⁰；

(5)汽車行駛時(shí)，會(huì)不斷地統(tǒng)計(jì)計(jì)算數(shù)據(jù)和真實(shí)值之間的誤差當(dāng)p≥10％時(shí)開(kāi)始構(gòu)建遺傳算法，對(duì)參數(shù)a_n,a_n-1...a₀進(jìn)行更新優(yōu)化，方法步驟如下：

1、種群：把子路段l_i,1分成均等的n份，為[l₁ ... l_n]；每一份對(duì)應(yīng)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間[T₁ ... T_n]；每一段平均速度用以下公式得到：

每段l_x，時(shí)間可用以下公式得到：

把[t₁ t₂ ... t_n]與[T₁ T₂ ... T_n]代入方程進(jìn)行比較，得到其中一個(gè)參數(shù)a_n的種群[α₁,α₂,-,α_n]，其中α_x為浮點(diǎn)數(shù)，精度為小數(shù)點(diǎn)后3位；

2、編碼：采用“浮點(diǎn)數(shù)編碼”方法獲取基因型，對(duì)[α₁,α₂,-,α_n]進(jìn)行編碼，得到[β₁,β₂,-,β_n]，編碼數(shù)即為其真值，即在數(shù)值上：[α₁,α₂,-,α_n]＝[β₁,β₂,-,β_n]；

3、繁殖：隨機(jī)選取兩個(gè)個(gè)體α_n,α_m基因型為β_n,β_m。對(duì)基因型的整數(shù)位和小數(shù)點(diǎn)后三位，隨機(jī)的選取若干位，進(jìn)行交換。得到新的個(gè)體α_n′,α_m′基因型為β′_n,β′_m。這樣進(jìn)行n/2(取整)次。得到新的個(gè)體[α₁′,α₂′,-,α_n′]，基因型[β₁′,β₂′,-,β_n′]；

4、變異：在新個(gè)體中隨機(jī)選取不多于個(gè)體數(shù)1/3個(gè)的個(gè)體，隨機(jī)選取任意一位，將那一位數(shù)字變成0-9中任意一個(gè)，得到新個(gè)體

5、淘汰：將新種群帶入到t_n+1，計(jì)算得到T′_n+1，與真實(shí)值T_n+1比較，則某一個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度可用以下公式得到：

越小，適應(yīng)度越大。進(jìn)一步，最終留下適應(yīng)度最大的個(gè)體；

6、重復(fù)3—5步驟，直到選出最優(yōu)個(gè)體(參數(shù))；

7、重復(fù)1—6步驟，優(yōu)化所有參數(shù)。

利用這個(gè)優(yōu)化方程對(duì)時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化，修正，代入方程：

最終預(yù)測(cè)到站時(shí)間可用以下公式得到：