基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法及系统

本发明涉及公路网治超，尤其涉及一种基于需求预测的动态移动治超车路径规划方法及系统。所谓超限运输是指轴载或总重超过公路、公路构造物限值的车辆在公路上行驶的行为，超限运输会造成公路路产的巨大损坏，货车超载运输问题在我国普遍存在,目前公路对超载超限货车的治理主要依靠固定治超站，但往往固定治超的模式很难有效的截获超载货车。因为公路的路网连接复杂，而治超站的数量有限，需要移动治超车对他们进行控制和处理，实施移动治超。有针对超限治理和车辆路径规划的研究主要如下：通过研究治超站在路网中的空间分布研究来分析。besinovic等以最小化成本(包括治超站的投资建设成本和超限货车对基础设施的预期损坏成本)为目标，基于随机交通流建立了治超站的数量和位置的优化模型。e.moreno-quintero等建立了上层以管理者的运营成本最小为目标，下层以运输业者的运输成本最小为准则的双层规划模型，描述了运输业者对执法密度和罚款变化的响应，找出均衡状态下运输业者的超限运输状况和治超站的设置情况。车辆路径规划研究主要聚焦于配送问题，hannan ma等研究了带容量约束的车辆路径问题；min等研究了带同时取送货的多车辆路径优化问题。ghannadpour等研究了一种具有模糊时间窗的多目标动态车辆路径问题。schyns考虑客户需求量的变化、时间窗的变化和客户位置的变化，以车辆的响应时间最小为目标，研究了有容量和时间窗约束的多车型动态车辆路径问题。通过对国内外相关文献的总结，将现有公路治超研究的局限性总结如下：在公路网络的超载超限治理研究中，大多数研究仅针对固定治超站的布设，未考虑移动治超模式的优点，很难有效的截获超载货车，基于需求预测的动态治超车巡游路径优化有助于提高公路超限治理的威慑力，减少公路上超限运输车辆。

背景技术：

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种基于需求预测的动态移动治超车路径规划方法、系统、装置、介质，该方法首先预测货车流量来确定需求点的选取与更替，然后根据变化的需求对治超车进行动态路径规划。该方法对现有治超模式运营有益并可减少成本，能够加强对超限货车的监管与控制。

2、一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，包括：

3、(1)建立治超需求预测模型对治超需求进行预测；

4、(2)根据治超需求预测结果确定治超需求点；

5、(3)根据治超需求点规划移动治超车路线。

6、进一步地，所述的建立治超需求预测模型对治超需求进行预测，具体内容如下：

7、(1)历史检测货车数据处理

8、预测前对历史治超数据进行处理，包括：

9、删除错误数据，即删除缺失率较高(大于80％)且重要性较低(非超限货车数据)的数据；

10、数据集成，将多个数据源中的超限货车数据结合成、存放在一个一致数据仓库中；

11、数据变换，包括对数据进行规范化、离散化、稀疏化处理，使数据中不同特征的量纲一致。

12、(2)建立治超需求预测模型

13、所述的治超需求预测模型是一种时间网络模型，设计了三个门控单元，分别是：输入门，输出门及遗忘门，包括式(1)-(6)。

14、ft代表遗忘门；it代表输入门；ot代表输出门，各个门的计算公式为：

15、ft＝β(wf.[ht-1,x]+bf)     (1)

16、it＝β(wi.[ht-1,x]+bi)      (2)

17、ot＝β(wo.[ht-1,x]+bo)     (3)

18、ht＝ot*tanh(ct)      (4)

19、

20、

21、式中：

22、表示两个向量对应位置上的元素相乘；

23、β表示sigmoid函数，作为激活函数；

24、表示当前输入单元状态，ct表示细胞状态向量，ht为当前层输出向量；

25、wf,wi,wo,wc代表权重矩阵，bi,bf,bo,bc代表偏置向量；

26、x代表输入向量，ht-1代表上一层的输出向量。

27、构建一种包含时间信息和空间信息的货车时空特征矩阵作为治超需求预测模型的输入，经过处理之后的货车时空特征矩阵输入到lstm(长短期记忆)层中，输出下一个时刻的预测货车流量。

28、货车时空特征矩阵的构建是将一个工作日nts分为t个时间粒度，横向是按时间先后排序的流量数据，纵向代表路段的编号，如式(7)所示：

29、

30、其中：

31、xit是路段i在t时刻的货车流量数据；

32、xi＝[xi1 xi2 xi3 ... xit]表示的是路段i的前t个时刻的历史货车流量数据。

33、进一步地，所述的根据治超需求预测结果确定治超需求点，具体内容如下：

34、(1)根据预测的货车流量确定静态治超需求点

35、第i条路段的检测货车量由矩阵a＝(a1,a2,a3...,ai)表示。为路段i检测的超限货车量，ai为路段i检测货车量，为路段的超限率，设定超限高发路段的超限率阈值aq，超限率大于阈值的路段为超限高发路段，设为静态治超需求点。判断公式如式(8)：

36、

37、式中：qi表示治超区域是否需要增设静态治超需求点，qi＝1表示治超区域需要增设，qi＝0表示不需要增设。

38、(2)根据检测与预测的货车流量确定动态治超需求点

39、计算出每个区域增添动态治超需求点的概率pi，如式(9)：

40、

41、式中：

42、σi表示治超区域的总检测量方差；

43、σmin表示历史检测总检测量方差最小值；

44、σmax表示历史检测总检测量方差最大值；

45、设定概率阈值pa，评估静态治超需求点之外的超载超限高发路段的检测和预测货车流量，若治超区域增添动态治超需求点概率pi小于概率阈值pa，则此超载超限高发路段是新的动态治超需求点，判断公式如式(10)：

46、

47、式中：bi表示治超区域是否需要增设动态治超需求点，bi＝1表示治超区域需要增设，bi＝0表示不需要增设。

48、进一步地，所述根据治超需求点规划移动治超车路线，包括建立治超车巡游路径规划模型，具体内容如下：

49、在治超站、治超需求点集合已知的情况下，以最少的成本实现使治超车能够巡游检测所有治超需求点的目的。治超车巡游路径规划模型的输入为治超站和治超需求点，输出为治超车从治超站出发巡游各个需求点的路线与先后顺序。其动态规划过程为：以五个工作日为一个周期，一个周期内，基于上一工作日时间切片nts路径生效前提下，对下一时间切片内的治超车路径进行动态规划，重复这一动态规划直至周期结束，以治超车巡逻距离成本和时间窗惩罚成本最小为目标，目标函数为式(11)、(12)，约束为式(13)-(21)，治超车巡游路径规划模型如式(11)-(21)。

50、min c(y[n]|y[n+1]),n＝1,2,3,4,5     (11)

51、

52、s.t.

53、

54、

55、

56、

57、t”0＝0,k∈k       (17)

58、

59、

60、x[i_n][i'_n][k_n]∈{0,1}      (20)

61、

62、式中：

63、c(y[n]|y[n+1])表示在第n个时间切片的条件下n+1个时间切片的成本；

64、表示时间窗惩罚函数；

65、k表示治超车集合，下标用k表示；

66、i表示需求点集合，下标用i,i'表示；

67、x[i_n][i'_n][k_n]表示在第n个时间切片内治超车k从需求点i到i'时为1，反之为0；

68、x1[i'_n][k_n]表示在第n个时间切片内治超车k是否从治超站巡逻经过需求点i'，经过时值为1，反之为0；

69、o表示中间节点，在需求点集合中；

70、x[i_n][o_n][k_n]表示在第n个时间切片内治超车k是否从需求点i巡逻经过中间节点o，经过时值为1，反之为0；

71、x[o_n][i'_n][k_n]表示在第n个时间切片内治超车k是否从中间节点o巡逻经过需求点i'，经过时值为1，反之为0；

72、ej表示治超车巡游成本，单位：元/小时·公里；

73、y[n]表示第n个时间切片的治超成本，单位：元/小时·公里；

74、d[i_n][i'_n]表示i,i'两点之间距离，单位：公里；

75、tmax表示治超车能巡游的最大时间，单位：小时；

76、dk表示治超车k巡游路径上需求点数，单位：个；

77、t”0表示治超车从治超站出发的时刻；

78、t[i_n][i'_n]表示治超车从i行驶到i'的时间，单位：小时；

79、v表示治超车巡游速度，单位：公里/小时；

80、tf[i_n]表示在第n个时间切片，治超车在需求点的检测时间，单位：小时；

81、表示在第n个时间切片，治超车k从治超站到达需求点i所需时间，其中单位：小时；

82、表示在第n个时间切片，治超车k从治超站至需求点i开始检测所需时间，单位：小时；

83、m代表极大值；

84、e[i_n]表示需求点i巡游时间窗上限；

85、ρ1,ρ2表示时间窗惩罚函数；

86、l[i_n]表示需求点i巡游时间窗下限。

87、约束中：

88、公式(13)表示每个工作日时间切片内的治超需求点只允许被唯一的治超车巡逻约束；

89、公式(14)表示每个工作日时间切片治超车巡逻后回到固定治超站，巡逻路径形成闭环的约束；

90、公式(15)可确保工作日内每辆治超车的巡游时间不大于其最大巡游时间；

91、公式(16)需求点个数计算公式；

92、公式(17)约束了治超车出发时刻初始值，即治超车从治超站出发时的时刻为0；

93、公式(18)列出了关于治超车行驶时间计算公式，即该时间等于两点间的距离除以治超车的速度；

94、公式(19)约束车辆的检测时间不受其它不确定因素影响，即从治超站到达需求点i所需时间、为需求点i检测时间与从i抵达下一需求点i'所需时间，三者之和小于等于治超车k从治超站至需求点i'开始检测所需时间；

95、公式(20)约束了决策变量为0-1变量；

96、公式(21)表示治超车时间窗惩罚成本约束。

97、一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划系统，所述路径规划系统用于实现上述的一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，包括治超需求预测模块、确定治超需求点模块、规划移动治超车路线模块；

98、所述治超需求预测模块，用于建立治超需求预测模型对治超需求进行预测；

99、所述确定治超需求点模块，用于根据治超需求预测结果确定治超需求点；

100、所述规划移动治超车路线模块，用于根据治超需求点规划移动治超车路线。

101、进一步地，所述治超需求预测模块包括历史检测货车数据处理单元、建立治超需求预测模型单元；

102、所述历史检测货车数据处理单元，用于预测前对历史治超数据进行处理；

103、所述建立治超需求预测模型单元，用于建立治超需求预测模型。

104、进一步地，所述确定治超需求点模块，包括确定静态治超需求点单元、确定动态治超需求点单元；

105、所述确定静态治超需求点单元，用于根据预测的货车流量确定静态治超需求点；

106、所述确定动态治超需求点单元，用于根据检测与预测的货车流量确定动态治超需求点。

107、进一步地，所述规划移动治超车路线模块，包括建立治超车巡游路径规划模型单元；

108、所述建立治超车巡游路径规划模型单元，用于建立治超车巡游路径规划模型。

109、一种装置，其特征在于：包括一个或多个处理器；

110、存储器，用于存储一个或多个程序；

111、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。

112、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的方法。

113、本发明与现有技术相比有益技术效果：

114、本发明方法对现阶段超载超限的治理主要依靠固定式治超站模式进行改进，有效避免超限货车绕行躲避治超站，提高了治超效率和治超效过并减少成本，减少了超载超限的危害。

115、图1本发明中治超区域公路网示意图；

116、图2本发明中治超区域路段货车流量图；

117、图3本发明中路段预测的货车车流量图；

118、图4本发明中静态需求点的空间分布和距离矩阵图；

119、图5本发明中[0,nts]期间治超车巡游路径规划图；

120、图6本发明中[3nts,4nts]期间之超车巡游路径图；

121、图7为本发明所述一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法流程图。