本發(fā)明涉及基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、現(xiàn)有的公共交通調(diào)度系統(tǒng)大多基于固定的時間表和路線進行操作，這些系統(tǒng)往往缺乏足夠的靈活性來應對實時的乘客流量變化和不可預測的交通狀況。傳統(tǒng)的調(diào)度方法依賴于人工經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，但這些方法無法有效處理大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)流，也難以適應快速變化的交通需求。此外，傳統(tǒng)的系統(tǒng)通常無法充分整合來自不同來源的數(shù)據(jù)，如車載gps、交通攝像頭、移動應用和社交媒體信息，從而錯失了通過多模態(tài)數(shù)據(jù)分析來提高調(diào)度效率的機會。乘客行為的預測和個性化服務在現(xiàn)有系統(tǒng)中也往往不被考慮，導致無法為乘客提供更加精準和個性化的出行建議。

2、在票價策略方面，大多數(shù)系統(tǒng)采用靜態(tài)定價，無法根據(jù)實時的乘客流量和車輛擁擠程度進行動態(tài)調(diào)整，這在高峰時段可能導致過度擁擠，而在非高峰時段則可能導致資源浪費。緊急情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)往往缺乏快速響應機制，難以迅速重新規(guī)劃路線和調(diào)度，以最小化對乘客出行的影響。最后，現(xiàn)有系統(tǒng)很少考慮調(diào)度決策對環(huán)境的影響，如碳排放量、能源消耗和噪音污染，這在當前全球推動綠色出行和可持續(xù)發(fā)展的背景下顯得尤為重要。

3、現(xiàn)有公共交通調(diào)度系統(tǒng)在實時數(shù)據(jù)處理、預測準確性、個性化服務、動態(tài)定價、緊急響應和環(huán)境評估等方面存在明顯的局限性。

4、因此，提供一種基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有的缺陷而提供的基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法，提高了公共交通的運營效率和乘客滿意度。

2、實現(xiàn)上述目的的技術方案是：

3、本發(fā)明之一的基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

4、數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋的歷史和實時數(shù)據(jù)；

5、多模態(tài)交通數(shù)據(jù)融合處理模塊，用于融合所述數(shù)據(jù)收集模塊收集的歷史和實時數(shù)據(jù)，并對其進行預處理，預處理方式包括但不限于數(shù)據(jù)清洗和格式化；

6、需求行為分析模塊，用于根據(jù)歷史乘客出行數(shù)據(jù)和實時信息，通過構建的乘客行為預測模型預測未來幾小時內(nèi)的乘客需求結果，其中，歷史乘客出行數(shù)據(jù)包括出行時間、路線和頻率；

7、動態(tài)調(diào)度調(diào)整模塊，用于根據(jù)乘客需求結果，通過路線優(yōu)化調(diào)度算法模型動態(tài)調(diào)整公共交通工具的發(fā)車間隔和路線；

8、動態(tài)票價調(diào)整模塊，用于根據(jù)實時乘客流量和車輛擁擠程度，通過預設的算法動態(tài)調(diào)整票價；

9、緊急響應與調(diào)度模塊，用于在緊急情況下，根據(jù)車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋識別事件并觸發(fā)預設的調(diào)度方案，快速重新規(guī)劃路線和調(diào)度；

10、環(huán)境影響評估模塊，用于評估所述動態(tài)調(diào)度調(diào)整模塊、動態(tài)票價調(diào)整模塊和緊急響應與調(diào)度模塊生成的調(diào)度方案對環(huán)境的潛在影響，并選擇環(huán)境影響最小的調(diào)度方案；

11、調(diào)度執(zhí)行模塊，用于將選擇的境影響最小的路線優(yōu)化調(diào)度方案、動態(tài)調(diào)整票價方案或緊急情況下識別事件并觸發(fā)預設的調(diào)度方案實時傳達給公共交通工具，其中，公共交通工具包括但不限于公交車和地鐵；

12、移動應用程序，用于收集乘客的反饋，并向乘客展示實時的公交信息、預計到達時間、路線建議和票價信息；

13、后臺管理模塊，用于監(jiān)控優(yōu)化系統(tǒng)狀態(tài)、調(diào)整調(diào)度策略和管理用于反饋，并定期維護和更新優(yōu)化系統(tǒng)。

14、優(yōu)選的，優(yōu)化系統(tǒng)采用模塊化設計，可根據(jù)不同城市和交通運營商的特定需求進行定制，定制方案包括但不限于增加新的交通工具、服務區(qū)域或調(diào)度策略。

15、優(yōu)選的，優(yōu)化系統(tǒng)還可以通過車載系統(tǒng)收集運營商的意見和建議。

16、優(yōu)選的，所述需求行為分析模塊中，通過自適應學習算法構建的乘客行為預測模型，自適應學習算法包括但不限于機器學習和深度學習技術，以及能夠處理時間序列數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的算法。

17、優(yōu)選的，所述環(huán)境影響評估模塊中，對環(huán)境的影響包括但不限于碳排放量、能源消耗和噪音污染。

18、優(yōu)選的，優(yōu)化系統(tǒng)還包括一個安全協(xié)議，用于確保數(shù)據(jù)傳輸和處理都符合安全標準。

19、本發(fā)明之二的基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化方法，包括：

20、步驟s1，收集車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋的歷史和實時數(shù)據(jù)；

21、步驟s2，融合車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋的歷史和實時數(shù)據(jù)，并對其進行預處理；

22、步驟s3，根據(jù)歷史乘客出行數(shù)據(jù)和實時信息，通過構建的乘客行為預測模型預測未來幾小時內(nèi)的乘客需求結果，其中，歷史乘客出行數(shù)據(jù)包括出行時間、路線和頻率；

23、步驟s4，根據(jù)乘客需求結果，通過路線優(yōu)化調(diào)度算法模型動態(tài)調(diào)整公共交通工具的發(fā)車間隔和路線，生成對應的路線優(yōu)化調(diào)度方案；

24、步驟s5，根據(jù)實時乘客流量和車輛擁擠程度，通過預設的算法動態(tài)調(diào)整票價，生成對應的動態(tài)調(diào)整票價方案；

25、步驟s6，在緊急情況下，根據(jù)車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋識別事件并觸發(fā)預設的調(diào)度方案，快速重新規(guī)劃路線和調(diào)度，生成對應的緊急情況下識別事件并觸發(fā)預設的調(diào)度方案；

26、步驟s7，評估不同的路線優(yōu)化調(diào)度方案、動態(tài)調(diào)整票價方案或緊急情況下識別事件并觸發(fā)預設的調(diào)度方案對環(huán)境的潛在影響，選擇環(huán)境影響最小的調(diào)度方案；

27、步驟s8，將選擇的環(huán)境影響最小的路線優(yōu)化調(diào)度方案、動態(tài)調(diào)整票價方案或緊急情況下識別事件并觸發(fā)預設的調(diào)度方案實時傳達給公共交通工具，并實行調(diào)度方案，其中，公共交通工具包括但不限于公交車和地鐵；

28、步驟s9，通過移動應用程序和車載系統(tǒng)分別收集乘客和運營商的反饋內(nèi)容；

29、步驟s10，整合乘客和運營商的反饋內(nèi)容，根據(jù)用戶和運營商的反饋優(yōu)化系統(tǒng)。

30、優(yōu)選的，所述步驟s4中，路線優(yōu)化調(diào)度算法模型的時間窗口設定為15分鐘，考慮車輛利用率不低于70%；路線優(yōu)化調(diào)度方案考慮的內(nèi)容包括但不限于車輛運行成本、乘客等待時間和車輛滿載率，以實現(xiàn)運營成本和乘客滿意度之間的最佳平衡。

31、優(yōu)選的，所述步驟s5中，設定車廂擁擠度閾值，當超過90%的設定閾值，自動觸發(fā)其他路線或班次車輛的票價下調(diào)機制，以吸引乘客選擇其他路線或班次，即，在高峰時段，會適當提高票價以分散乘客流量，在非高峰時段，則降低票價以吸引更多乘客。

32、本發(fā)明的有益效果是：

33、本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)公共交通工具的高效調(diào)度和路線規(guī)劃，提高運輸效率，減少資源浪費，并顯著提升乘客的出行體驗，同時，系統(tǒng)的設計考慮了可擴展性和靈活性，能夠適應不同城市和交通運營商的具體需求，具有廣泛的應用前景；

34、本發(fā)明通過采用先進的數(shù)據(jù)采集技術、機器學習算法、優(yōu)化算法、緊急響應機制、環(huán)境評估模塊、用戶反饋分析、模塊化設計以及安全協(xié)議，解決了公共交通調(diào)度領域中的多個關鍵技術難題，包括實時大規(guī)模交通數(shù)據(jù)處理、乘客需求的準確預測、動態(tài)調(diào)度的自動化、個性化出行服務的提供、基于實時流量的動態(tài)定價策略、緊急情況下的快速響應、環(huán)境影響的綜合評估、用戶反饋的有效整合、系統(tǒng)架構的可擴展性與定制化，以及數(shù)據(jù)安全與乘客隱私保護；本發(fā)明不僅提高了公共交通工具的調(diào)度效率和乘客滿意度，而且增強了服務的靈活性和可定制性，同時確保了運營的安全性和乘客隱私的保護，為城市公共交通系統(tǒng)的現(xiàn)代化和智能化提供了有效的解決方案；

35、本發(fā)明包括了實時多源數(shù)據(jù)采集與處理技術、自適應學習算法、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、動態(tài)調(diào)度與路線規(guī)劃、實時動態(tài)定價、緊急響應機制、環(huán)境影響評估、用戶反饋集成、模塊化系統(tǒng)架構以及安全性與隱私保護措施，構建了一個高效、智能、可定制的公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，通過精確的需求預測、靈活的調(diào)度調(diào)整、個性化服務提供、環(huán)境友好的運營策略、以及強化的數(shù)據(jù)安全和隱私保護，顯著提升公共交通的運營效率和乘客滿意度，同時確保系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展和適應不同城市及運營商的多樣化需求；

36、本發(fā)明顯著提升了公共交通系統(tǒng)的運輸效率，通過實時數(shù)據(jù)分析和動態(tài)調(diào)度優(yōu)化減少車輛空駛和乘客等待時間；通過個性化出行建議和動態(tài)定價策略增強乘客體驗，提高公共交通的吸引力；模塊化設計提高了系統(tǒng)的適應性和靈活性，以滿足不同城市和運營商的定制需求；環(huán)境影響評估支持綠色出行，促進可持續(xù)發(fā)展；強化的安全性和隱私保護措施增加了用戶對系統(tǒng)的信任；優(yōu)化資源分配降低運營成本，提高運營收入；系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性得到增強，減少服務中斷；最后，本發(fā)明推動了智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)代化，為城市交通的智能化提供了創(chuàng)新的技術解決方案，帶來了廣泛的社會和經(jīng)濟效益。