一种公交站台毗邻区公交车运行状态评价验证方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于交通智能管理和控制技术领域，具体涉及一种公交站台毗邻区公交车 运行状态评价验证方法，使用本发明方法能够实时验证公交车运行状态评价的准确性，从 而更好实施提高公交车运营效率的应对措施。
【背景技术】
[0002] 随着经济发展和城镇化进程加快，人们出行频率的增加和生活就业半径的扩大， 对公共交通服务水平及公交站台覆盖率提出更高的要求，因此近年公交站台设施建设速度 加快，是公共交通运营系统的重要保障和支撑。然而，在公交站台毗邻区公交车运营效率低 下已经成为制约城市公交发展的主要问题之一，由于机动车与公交车的相互作用影响、非 机动车与公交车的交互作用等因素，严重影响了公交车在公交站台毗邻区内的行驶时间和 相应到站停靠服务位置和时间，从而增加公交车的延误时间和行驶危险性，也对城市公共 交通的正常运行和市民便捷出行产生影响，成为制约公共交通发展的一大瓶颈。
[0003] 因此只有对在公交站台毗邻区公交车运行状态进行正确评价，从而能够定性和定 量判别在公交站台毗邻区公交车不同的运行状态，而目前交通管理相关部门只是定性化做 出相应的措施，如增加视频摄像头进行监测和公交站台引导员进行管理，但相关部门没有 充分运用实际数据，难以在短时间内对公交车运行状态进行鉴别，更不能对公交车运营效 率低下的形成机理进行定量和定性化的系统研究，因此应将公交站台毗邻区公交车运行状 态的定量化研究纳入到城市公交规划建设中，并根据公交车运行状态评价采取应对措施来 提高公交车的运营效率，实际也是以人为本、公交优先的一个具体体现。
[0004] 然而，目前学者们开始关注采用数学模型和统计方法解释公交站台附近公交车运 营效率低下的现象。Ye在《Impact of Curbside Parking on Travel Time and Space Mean Speed》中以机动车行驶时间和平均速度作为研究对象，通过模型定量分析多个因素 变量对其的影口向。Zhao在〈〈Evaluation of Interactions between Buses and Bicycles at Stops》中运用统计方法分析公交毗邻区非机动车的行驶时间是否受到公交车运行的影 响。McKnight在《Impact of Congestion on Bus Operations and Costs》中选取公交车的 行驶时间作为评价指标分析拥堵对公交车运营的影响，从而取代传统的v/c测量指标来评 价其月艮务质量。Yang在〈〈Survival analysis of car travel time near a bus stop in developing》中基于生存理论构建模型来分析公交站台附近的混合交通流对公交车行驶时 间的影响。在公交站台毗邻区不同的公交车运行状态是否与其运营效率相关，它们之间关 联度究竟多大，是否存在有代表性的非顺畅运行状态可作为公交车运营效率降低的一种表 现，并且其公交车运行状态评价的准确性，并没有从相关研究中得到很好的解答。本发明提 出一种公交站台毗邻区公交车运行状态评价验证方法，通过采集每辆公交车的3个区间的 行驶时间和停靠服务时间，并将该方法应用于实时监测和评价公交站台毗邻区公交车运行 状态，运用相关方法对其运行状态评价的准确性进行核对，从而使用本发明方法可以通过 对公交车运行状态实时判别，在公交站台附近加强整改措施来改善公交车的运营效率。
【发明内容】
[0005] 发明目的：为了克服对公交站台附近的公交车运营效率低下形成机理定量和定性 化研究的不足，本发明基于现有智能交通控制与管理技术提出了一种能够评价公交车运行 状态方法，并对其运行状态评价的准确性进行核对。
[0006] 技术方案:为实现上述发明目的，本发明的技术方案为：
[0007 ] -种公交站台毗邻区公交车运行状态评价验证方法，包括以下步骤：
[0008] (1)将公交站台毗邻区分为上游、站台和下游三个区间，通过视频检测器采集公交 站台毗邻区的视频数据，获取每辆公交车在这三个区间的行驶时间，以及在站台区间的停 靠服务时间；
[0009] (2)以每辆公交车在上游、站台和下游区间的行驶时间及停靠服务时间分别作为 聚类变量进行聚类，分别得到公交车在上游、站台和下游区间及停靠服务的运行状态聚类 结果；
[0010] (3)以每辆公交车在上游、站台和下游区间的行驶时间及停靠服务时间共同作为 聚类变量进行聚类，得到公交车在整个区间运行状态的聚类结果；
[0011] (4)将步骤(2)得到的公交车在上游、站台和下游区间及停靠服务运行状态聚类结 果，作为反向传播神经网络(BPNN)模型的初始变量，并将通过网络模型训练得到公交车在 整个区间运行状态的输出聚类结果，与步骤(3)得到的公交车在整体区间运行状态的聚类 结果进行对比，从而验证通过聚类方法评价公交车运行状态的准确性。
[0012] 进一步地，所述步骤(3)和步骤(4)之间还包括:将步骤(2)得到的公交车在上游、 站台和下游区间及停靠服务运行状态聚类结果，作为BPNN模型的初始输入变量，步骤(3)得 到的公交车在整个区间运行状态的聚类结果作为期望输出变量，通过敏感性分析筛选出对 期望输出变量敏感度较高的输入变量；
[0013] 在步骤⑷中将所得到的敏感度较高的输入变量作为BPNN模型的初始变量。
[0014] 作为优选，所述步骤(1)中选取60米的公交站台毗邻区域作为研究区域，沿着车辆 行驶方向确定公交站台的起点，在公交站台峨邻区范围内从该起点往上游方向扩展20米记 为1点，作为被选取60米研究区域的起点，从该起点往下游方向顺延20米记为2点，并把横断 面1至2的行驶区间定义为上游区间；往下游方向顺延20米记为3点，并把横断面2至3点的行 驶区间定义为站台区间;再往下游方向顺延20米记为4点，并把横断面3至4点的行驶区间定 义为下游区间。
[0015] 作为优选，所述步骤（1)中通过一个能够覆盖所述三个区间的球型视频检测器监 测横断面1、2、3和4附近交通情况，采集每辆公交车头依次经过这四个检测点横断面的行驶 时间数据。
[0016] 作为优选，所述步骤（1)中单独设置一个覆盖站台区间的球型视频检测器监测公 交车停靠站台服务情况，采集每辆公交车停靠站台服务的开始时间和重新启动时间数据。
[0017] 作为优选，所述步骤(2)或(3)中通过两步聚类方法进行聚类分析。
[0018] 有益效果:本发明的公交站台毗邻区公交车运行状态评价验证方法可以从个体和 整体的角度对公交站台毗邻区公交车在3个区间和停靠服务的运行状态进行聚类评价，并 根据BPNN模型实时验证公交车整体运行状态评价的准确性，避免和防止了公交车运行状态 评价误差的出现，能够为有关交通管理部门提供决策支持，可以通过实时监测评价结果采 取改善措施来提高公交车的运营效率。
【附图说明】：
[0019] 图1为本发明实施例中不同类型的公交站台示意图。
[0020] 图2为本发明实施例中类型1公交站台检测点和划分区间具体示意图。
[0021 ]图3为本发明实施例综合运用聚类和BPNN模型建模的流程图。
【具体实施方式】
[0022] 下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，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，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价 形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0023] 如图1所示，本发明实施例公开的一种公交站台毗邻区公交车运行状态评价验证 方法，首先，将公交站台毗邻区域划分为上游、站台和下游区间（站台区间在中间位置），通 过视频检测器监测区间的横断面附近交通情况及公交车停靠站台服务情况，从而采集公交 车头依次经过四个横断面的行驶时间和停靠服务时间数据;然后，通过聚类方法分别得到 公交车在上游、站台和下游区间及停靠服务运行状态与公交车在整个区间运行状态的期望 聚类结果，并与采用反向传播神经网络模型得到的公交车在整个区间运行状态的输出聚类 结果进行对比，能够验证两步聚类方法对公交车运行状态评价的准确性。详细的实施步骤 如下：
[0024] 1)由于数据采集的视线范围限制，选取60米的公交站台毗邻区域作为研究区域， 沿着车辆行驶方向确定公交站台的起点，在公交站台峨邻区范围内从该起点往上游方向扩 展20米记为1点（0米），作为被选取60米研究区域的起点，从该起点往下游方向顺延20米记 为2点（20米），并把横断面1至2的行驶区间定义为上游区间；往下游方向顺延20米记为3点 (40米），并把横断面2至3点的行驶区间定义为站台区间；再往下游方向顺延20米记为4点 (60米），并把横断面3至4点的行驶区间定义为下游区间；并在公交站台高空处安装能够监 测横断面1、2、3和4附近交通情况的球型视频检测器，从而采集每辆公交车头依次经过这四 个检测点横断面的行驶时间数据。
[0025] 2)沿着车辆行驶方向确定公交站台的区域范围，如步骤1)公交站台高空处的球型 视频检测器不能同时监测公交车停靠站台服务情况，则需单独设置球型视频检测器监测公 交车停靠站台服务情况，从而采集每辆公交车停靠站台服务的开始时间和重新启动时间数 据。
[0026] 3)结合步骤1)采集的每辆公交车头经过横断面1、2、3和4的行驶时间，以及步骤2) 公交车停靠服务的开始时间和重新启动时间，计算得到每辆公交车在上游、站台和下游区 间的行驶时间及停靠服务时间，所有被统计的公交车4个时间参数共同组合成公交车运行 状态评价验证的交通数据样本，采用两步聚类(Two-Step Cluster)方法，选用公交车3个区 间的行驶时间和停靠服务时间4个参数作为公交车运行状态评价验证的数据样本进行聚类 分析；
[0027] 4)通过采用两步聚类方法得到公交车运行状态的聚类结果用于实时评价公交车 运营效率情况，首先以每辆公交车在上游、站台和下游区间的行驶时间及停靠服务时间分 别作为聚类变量，以每辆公交车在上游、站台和下游区间运行状态的聚类结果作为目标变 量，从而分别确定公交车在上游、站台和下游区间及停靠服务的运行状态聚类结果；
[0028] 5)以公交车在上游、站台和下游区间的行驶时间及停靠服务时间为一个整体同时 作为聚类变量，以每辆公交车