一种基于历史客流大数据的公交智能排班方法及装置与流程

本发明涉及智能交通研究领域，尤其是公交排班方法，具体涉及一种基于历史客流大数据的公交智能排班方法及装置。
背景技术：
：我国传统的公交运营计划排班方法主要基于从业人员的经验以及历史的运营情况，随着公共交通的快速发展和公共出行人口的增加，以往的公交排班已经不能满足日新月异的公交出行需求，出现了典型的运力运量不匹配的情况，不仅影响乘客高峰期的乘坐体验，还在平峰期造成大量的资源浪费。因此，提供一种更加贴近客流规律的基于历史客流大数据的公交智能排班方法显得尤为重要。技术实现要素：为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于历史客流大数据的公交智能排班方法，该方法更加贴近客流规律,切合市民的出行需求。为达到上述目的，本发明是通过以下的技术方案来实现的。步骤1，获取公交公司基础数据集：所述基础数据集包括某线路运营时间、司机配备数量、车辆配备数量，以及线路的站点位置信息；步骤2，获取数天的历史客流大数据：通过车载客流采集装置采集历史客流数据，包括某线路的公交开关门时间、上车客流数、下车客流数、公交开关门时的gps位置信息，车辆唯一编号等。步骤1和步骤2没有先后顺序关系。步骤3，对步骤2中的所述历史客流大数据集进行处理，去除错误数据，并填充空白数据：步骤31，去除错误数据，具体步骤如下：(1)若某条客流数据中所述gps位置信息的数据丢失，则舍弃此条客流数据；(2)通过所述gps位置信息匹配站点位置信息，若所述gps位置与匹配的站点位置的距离大于5-15米，则舍弃此条客流数据，否则用站点位置信息替换对应的gps位置信息；(3)若所述历史客流数据集中出现了两条或者多条完全相同的客流数据，则保留其中的一条客流数据，其他的删除；步骤32，填充空白数据：为避免舍弃的客流数据影响所述客流数据集，造成以偏概全的缺陷，使用之前日期中相同时间点或最接近时间点、相同站点位置的有效记录来填充舍弃了客流数据的空白；步骤4，统计数天内各个时间段的平均客流量q，得到客流的时间分布特征；步骤5，根据公交公司的所述车辆配备数量、线路运营时间和历史客流大数据，及所述客流的时间分布特征，获取行车时间表；步骤6，对行车时间表配车智能生成排班；步骤7，将自动生成的排班输出至公交管理系统,；优选的，所述步骤5中获取行车时间表，具体步骤如下：步骤51，获取单程运营时间：通过所述历史客流大数据，统计数天内某一班次某个时间段的首末站的开关门时间的时间差的平均值，得到此时间段车辆的单程运营时间t，从而获得不同时间段的车辆的单程运营时间；步骤52，获取车辆的周转时间：通过所述历史客流大数据，统计数天内某一班次某个时间段末站的平均停车时间，从而得到此时间段车辆的周转时间t，t＝t上行+t上行停+t下行+t下行停，其中t上行和t下行分别为上行和下行的单程运行时间，t上行停和t下行停分别为上行和下行的末站停车时间，所述周转时间为车辆完成一个运行周期的上行和下行所需要时间，进而得到不同时间段的车辆周转时间；所述停车时间为通过所述车辆的唯一编号确定该车辆下行(上行)到达终点时间与紧接着的上行(下行)发车时间的时间差；步骤53，获取不同时间段需要上线的车辆数：通过所述历史客流大数据，统计数天内某一班次某个时间段的多个车辆的平均车载客流量q，通过此时间段内的平均客流量q、车辆的周转时间t、时间段时长t总，得到在该时间段内需要上线的车辆数；此时间段内需要的班次总数f(f也称为行车频率)为：此时间段内一辆车的周转次数η(η也称为周转系数)为：需要上线的车辆数a为：若需要上线的车辆数a大于该线路的车辆配备数量，则a取该线路的车辆配备数量；步骤54，获取不同时间段内的发班间隔：通过所述周转时间t和所述上线的车辆数a计算出此时间段的发班间隔，进而得到不同时间段的发班间隔；步骤55，获取行车时间表；根据不同时间段内的发班间隔和线路的最早最晚发车时间，得到行车时间表。优选的，所述步骤54的发班间隔t0若不是整数，存在两种发班间隔t'0＝int(t0)+1和t”0＝int(t0)，则按照t'0发班间隔的车辆数为：a'＝t-at”0，按照t”0发班间隔的车辆数为a”＝a-a'；两种发班间隔的排布方法为：若所属时间段为客流高峰向客流低峰过渡，则行车时间表中先排a”个t”0的发班间隔，再排a'个t'0的发班间隔；若所属时间段为客流低峰向客流高峰过渡，则行车时间表中先排a'个t'0的发班间隔，再排a”个t”0的发班间隔；若所属时间段处于客流低峰或客流高峰中，则行车时间表中，a'个t'0和a”个t”0尽可能均匀交叉排布。优选的，所述步骤6中对行车时间表配车智能生成排班具体步骤为：步骤61，确定三种班次类型的数量：所述班次类型包括双班数量和非双班数量，所述双班为某辆车的司机上午和下午为不同的人，所述非双班分为单班和分班，所述单班为某辆车的司机上午和下午为同一人，所述分班为某辆车的司机为同一人且只在客流高峰运行；根据所述司机配备数量、车辆配备数量及不同时间段内需要上线车辆数得出不同班次类型数量，双班数量＝司机配备数量-车辆配备数量，单班数量＝排班当天第一个时间段的上线车辆数-双班数量；例如配备司机27名，配备车辆有20辆，排班当天第一个时间段的上线车辆数为12，则双班数量为7，单班数量为5，剩余车辆为分班类型或备用车；步骤62，对行车时间表配车，完成排班：先对双班和单班类型的车辆依次配车，再根据上行或者下行的单程运营时间判断某车辆是否到终点站，若到终点站后进一步判断此车辆是否可以再次排班，对到站后可以再次排班的车辆按照到站的先后顺序依次排班；当行车时间表中某一时刻没有可以排班的车辆，用增加分班类型的车辆对该时刻排班；之后当可以再次排班的车辆中有分班、双班或者单班类型的车辆时，优先对双班或单班类型的车辆排班，按照上述方法，直到排班完成。进一步的，所述车辆到终点站后进一步判断此车辆是否可以再次排班，具体为：判断司机休息时间或者吃饭时间是否结束；根据车辆运行时间或者里程判断车辆是否需要充电。优选的，还包括步骤8，执行排班结果，并对排班结果进行实时调整：所述步骤62中车辆到终点站后进一步判断此车辆是否可以再次排班，还包括判断所述公交管理系统是否接受到了司机输入的相关延误时间信息,若有延误信息则对当天的未发车班次按照步骤6的方法重新排班。另外，上述时间段可以为根据客流量划分的数个运营时间段，包括高峰、平峰、低谷等。与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：本发明的基于历史客流大数据的公交智能排班方法，更加贴近客流规律，切合市民的出行需求，当客流较多时，安排更多运力，以保证服务水平，在客流减少后，及时削减运力，节约资源；提高资源利用效率和市民对公交出行的满意度，降低了车辆运营公司的运营成本，同时也可间接的减少车辆尾气排放及电力或燃料资源的消耗，优化对交通突发事件的处理效率。附图说明图1为本发明实施例的基于历史客流大数据的公交智能排班方法流程图和装置示意图；具体实施方式为了阐明本发明的技术方案和工作原理，下面结合附图与具体实施例对本发明做详细的介绍。本实施例中，所述排班包括但不限于公交，也包括与公交采用类似运行模式的地铁，客运等。附图1为本发明实施例的基于历史客流大数据的公交智能排班方法流程图和装置示意图，结合该图，该方法主要包括以下步骤：步骤1，获取公交公司某线路的运营时间、司机配备数量、车辆配备数量，以及线路的站点位置信息，作为基础数据集。例如某线路运营时间为05:00-22:00，配备司机27名，配备车辆有20辆，站点位置信息为：站点1(119.444152，32.212934)、站点2(119.444199，32.210873)、站点3(119.448135，32.209679)、站点4(119.453278，32.207169)、……步骤2，获取历史客流数据：通过车载自动采集装置采集历史客流数据，包括某线路的公交开关门时间、上车客流数、下车客流数、公交开关门时的gps位置信息、优选也包括对应的车辆唯一编号，构成客流数据集。例如在gps为(119.444152，32.212932)的位置，001编号的公交车开门时间为2018/9/108:00:57，2位乘客下车，0位乘客上车，2018/9/108:01:07车门关闭。表12018-11-01历史客流数据表表2经过处理的2018-10-31历史客流数据表步骤3，对步骤2中的客流数据进行处理，去除错误数据，并填充空白数据：步骤31，去除错误数据(1)若某条客流数据中gps数据丢失，则舍弃此条客流数据；如序号2的数据中gps位置信息数据丢失，舍弃序号2的数据。(2)通过所述gps位置信息匹配站点位置信息，若所述gps位置与匹配的站点位置的距离大于8米，则舍弃此条客流数据，否则用站点位置信息替换对应的gps位置信息，通过距离的判断舍弃不准确的数据。例如，通过对所述gps位置与匹配的站点位置的距离的计算发现，序号4的gps位置与匹配的站点位置的距离为24.4米，大于8，舍弃序号4的数据；序号1和序号5的gps位置与匹配的站点位置的距离分别为0.2米和0.1米，都小于8；其他序号的gps位置与匹配的站点位置相同，因此对序号1、3、5-8用对应的站点名称替换对应的gps位置坐标。(3)若所述历史客流数据集中出现了两条或者多条完全相同的客流数据，则保留其中的一条客流数据，其他的删除；保证了客流数据的准确性，出现了两条或者多条完全相同的客流数据的原因是车载客流采集装置对同一条客流数据进行的重复上传操作。步骤32，填充空白数据：为避免舍弃的客流数据影响所述客流数据集，造成以偏概全的缺陷，使用之前日期中相同时间点或最接近时间点、相同站点位置的有效记录来填充舍弃了客流数据的空白。即用前一天经过处理的客流数据(如表2所示)中对应的数据填补空白的序号2和序号4，最终得到经过处理的2018-11-01历史客流数据表，如表3所示。表3经过处理的2018-11-01历史客流数据表步骤4，统计数天内各个时间段的平均客流量，得到客流的时间分布特征。例如，某一线路一个月内每小时的平均客流量如表4所示，根据客流数量的分布划分多个运营时间段(如高峰、平峰、低谷)，并得出在每个运营时间段内的客流量。表4某一线路的客流时间分布表方向时间段平均客流量上行05:00-06:0056下行05:00-06:0024上行06:00-07:00124下行06:00-07:00134上行07:00-08:00356下行07:00-08:00412………………步骤5，根据公交公司的所述车辆配备数量、线路运营时间、历史客流大数据及所述客流的时间分布特征，获取不同时间段内的发班间隔及对应的行车时间表。(1)获取单程运营时间：通过所述历史客流大数据，统计数天内某一班次某个时间段的首末站的开关门时间的时间差的平均值，得到此时间段车辆的单程运营时间t，从而获得不同时间段的车辆的单程运营时间；(2)获取车辆的周转时间：通过所述历史客流大数据，统计数天内某一班次某个时间段末站的平均停车时间，所述停车时间为通过所述车辆的唯一编号确定该车辆下行(上行)到达终点时间与紧接着的上行(下行)发车时间的时间差，从而得到此时间段车辆的周转时间t，t＝t上行+t上行停+t下行+t下行停，其中t上行和t下行分别为上行和下行的单程运行时间，t上行停和t下行停分别为上行和下行的末站停车时间，所述周转时间为车辆完成一个运行周期的上行和下行所需要时间，进而得到不同时间段车辆的周转时间；(3)获取不同时间段需要上线的车辆数：通过所述历史客流大数据，统计数天内某一班次某个时间段的多个车辆的平均车载客流量q，一个车辆一个班次的车载客流量为每站车内人数的平均值。通过此时间段内的平均客流量q，车辆的周转时间t、时间段时长t总得到出在该时间段内需要上线的车辆数。此时间段内需要的班次总数f(f也称为行车频率)为：此时间段内一辆车的周转次数η(η也称为周转系数)为：需要上线的车辆数a为：若需要上线的车辆数a大于该线路的车辆配备数量，则a取该线路的车辆配备数量；(4)获取不同时间段内的发班间隔：通过所述周转时间t和所述上线的车辆数a计算出此时间段的发班间隔t0，进而得到不同时间段的发班间隔，通过周转时间t和所述上线的车辆数a的比值得到发班间隔保证了某线路配备的车辆全部有效上线，并保证车辆在线路上的有序周转。(5)获取行车时间表；根据不同时间段内的发班间隔和线路的最早最晚发车时间，得到行车时间表；优选的，若所述发班间隔t0不是整数，存在两种发班间隔t'0＝int(t0)+1和t”0＝int(t0)，则按照t'0发班间隔的车辆数为：a'＝t-at”0，按照t”0发班间隔的车辆数为a”＝a-a'；两种发班间隔的排布方法为：若所属时间段为客流高峰向客流低峰过渡，则行车时间表中先排a”个t”0的发班间隔，再排a'个t'0的发班间隔；若所属时间段为客流低峰向客流高峰过渡，则行车时间表中先排a'个t'0的发班间隔，再排a”个t”0的发班间隔；若所属时间段处于客流低峰或客流高峰中，则行车时间表中，a'个t'0和a”个t”0尽可能均匀交叉排布。步骤6，对行车时间表配车智能生成排班步骤61，确定三种班次类型的数量：所述班次类型包括双班数量和非双班数量，所述双班为某辆车的司机上午和下午为不同的人，所述非双班分为单班和分班，所述单班为某辆车的司机上午和下午为同一人，所述分班为某辆车的司机为同一人且只在早晚高峰运行；根据所述司机配备数量、车辆配备数量及不同时间段内需要上线车辆数得出不同班次类型数量，双班数量＝司机配备数量-车辆配备数量，单班数量＝排班当天第一个时间段的上线车辆数-双班数量；例如配备司机27名，配备车辆有20辆，排班当天第一个时间段的上线车辆数为12，则双班数量为7，单班数量为5，剩余车辆为分班类型或备用车。步骤62，对行车时间表配车，完成排班先对双班和单班类型的车辆依次配车，根据上行或者下行的单程运营时间判断某车辆是否到站，若到站进一步判断此车辆是否可以再次排班，对到站后可以再次排班的车辆按照到站的先后顺序依次排班；当行车时间表中某一时刻没有可以排班的车辆，用增加分班类型的车辆对该时刻排班，之后当可以再次排班的车辆中有分班、双班或者单班类型的车辆时，优先对双班和单班类型的车辆排班，保证了车辆充足时自动减少了之前增加的分班车辆，按照上述方法，直到排班完成。增加分班车辆的方法还可以为：若相邻两个时间段的所述上线车辆数不同，根据下一时间段相对于本时间段需要增加或者减少的上线车辆数，依次增加或者减少对应数量的分班类型的车辆，对行车时间表配车。所述判断某车辆到终点站后是否可以再次对行车时间表配车，具体为：根据预定休息时间和吃饭时间判断司机休息时间或者吃饭时间是否结束；根据车辆运行时间或者里程判断车辆是否需要充电；步骤7，将自动生成的排班计划输出至公交管理系统，并执行排班结果。优选的，执行排班结果的当天，可以根据实际情况对排班结果进行实时调整：所述判断某车辆到终点站后是否可以再次对行车时间表配车，还包括判断公交管理系统是否接受到了司机输入的相关延误时间信息,具体为,当司机休息时间或吃饭时间与预定时间不同，以及遇到突发状况时，公交管理系统接受司机输入的相关延误时间信息后，对未发车班次按照步骤6的方法重新排班。基于相同的技术构思，图1也提供了本发明的一种基于历史客流大数据的公交智能排班装置，该装置可以执行基于历史客流大数据的公交智能排班方法的流程。如图1所示，该装置具体包括获取模块、数据处理模块、行车时间表生成模块、排班生成模块，上述模块依次电连接；所述获取模块执行上述公交智能排班方法的步骤1和步骤2的步骤；所述数据处理模块执行上述公交智能排班方法的步骤3的步骤；所述行车时间表生成模块执行上述公交智能排班方法的步骤4和步骤5的步骤；所述排班生成模块执行上述公交智能排班方法的步骤6和步骤7的步骤。以上结合附图对本发明进行了示例性描述，显然，本发明具体实现并不受上述方式的限制，凡是采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进；或者未经改进、等同替换，将本发明的上述构思和技术方案直接应用于其他场合的，均在本发明的保护范围之内。当前第1页12