基于多线路前车运行数据的实时公交到站时间预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于城市智能公共交通信息处理技术领域，具体涉及一种实时公交到站时 间预测方法。
【背景技术】
[0002] 发展城市公共交通是缓解城市交通拥堵、改善人居环境最有效的手段之一。通过 向乘客提供实时的公交到站信息，可以满足乘客个性化的出行需求，减少乘客不必要的等 车时间，使乘客更加合理的安排出行，从而提升公交出行的吸引力。由于城市道路交通环境 具有复杂多变的特征，因此如何提高公交到站时间预测结果的实时性和准确性一直以来都 是一个难点。
[0003] 目前已有的公交到站时间预测方法主要以公交GPS数据作为数据来源，利用 历史数据训练得到预测模型，再结合实时车辆运行信息对结果进行修正。公开号为 CN104217605A的中国发明专利"一种公交车到站时间测算方法和装置"中，将公交车的运行 过程划分为多个部分，针对不同的部分训练出不同的人工神经网络模型，由于需要对大量 的历史数据进行训练才能达到一定的精度要求，因此难以保证预测结果的实时性。
[0004] 根据公交车的GPS数据，可以获取车辆在不同站点之间的行程时间，判断对应路 段的路况。现有方法多侧重于单条公交线路的信息，由于公交车的发车存在间隔，并且发车 间隔不一，同时受到公交运力等多种因素的限制，可能出现两个站点之间在相对长的一段 时间内没有该线路公交车经过的情形，城市道路交通环境的干扰较多，因此，单条公交线路 GPS数据所提供的信息有限，不足以反映出道路的实时交通状况，进而影响了公交到站时间 的预测精度。
[0005] 对于某线路相邻两个站点间的路段，往往会有其他线路的公交车经过，彼此之间 具有较强的参考作用。公开号为CN103828868A的中国专利"一种基于多公交线路运行数 据融合的城市公交到站时间预测方法"中利用了通过相邻两个站点的所有公交线路的运行 数据；论文"基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型研究"在计算待预测车辆相邻 两个站点间的行程时间时，考虑了距离当前时刻最近一次通过该相邻两个站点的车辆（前 车）的运行数据。上述专利和论文中，都利用了多条线路数据融合来进行预测，一定程度上 提高了预测精度，但均只考虑了与待预测线路相邻两个站点完全重合的线路运行数据，忽 略了部分重合的线路运行数据对待预测线路的参考作用。然而，在城市路网环境中，信号交 叉口将相邻两个站点划分为多个路段，信号交叉口不仅上下游路况存在差异，车辆直行、左 转、右转对应的下游路段路况也不尽相同。相邻两个站点所对应路段的不同部分的路况差 异性也将影响最终公交到站时间预测的精度。因此，与待预测线路相邻两个站点部分重合 的线路的运行数据也具有一定参考作用。
[0006] 因此，需要综合考虑与待预测线路相邻两个站点完全重合和部分重合的多线路前 车运行数据，建立一种既能满足实时性应用需求又具有较高精度的公交到站时间预测方 法，从而提高到站信息的可靠性。
【发明内容】
[0007] 有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于多线路前车运行数据的实时公交到站 时间预测方法，既能满足实时性应用需求又具有较高精度。
[0008] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0009] 基于多线路前车运行数据的实时公交到站时间预测方法，包括以下步骤：
[0010] 1)根据公交车的行驶方向和交叉口，将公交线路划分为子路段；
[0011] 2)获取所有经过子路段I1^的公交线路信息，建立子路段与公交线路的对应关 系；
[0012] 3)根据实时的公交GPS数据，计算集合Line1^中的公交线路的车辆通过子路段 I li j的行程时间
[0013] 4)利用前车运行数据估计待预测线路公交车在子路段Iu上的行程时间；
[0014] 5)预测公交车到站时间。
[0015] 进一步，所述步骤1)中，对于相邻两个停靠站点之间包含道路交叉口的路段L1，以 交叉口 Sli,为分割节点，将其进一步划分为更短的子路段1 所述子路段I1^包括停靠站 点到交叉口之间的路段、相邻两个交叉口之间的路段以及交叉口到停靠站点之间的路段； 对于不含交叉口的路段L1，则其子路段为路段L1自身。
[0016] 进一步，所述步骤2)中，令包括待预测公交线路在内经过子路段I1^的公交线路 共有η (η多1)条，则每个子路段对应一个公交线路集合Line1^
[0017] 进一步，所述步骤3)中，
[0018] 令路段L1上的路段分割点构成集合S {s u I j = 1，2···};
[0019] 对于站点i到交叉口 Slil之间的子路段，记录车辆k到达站点i的时刻T 及交叉口 Slil的时刻T u，则车辆k在子路段Ilil的行程时间t lilik= T U-Tamreil;
[0020] 对于交叉口 S1Jj彡1)与交叉口 Sl，]+1之间的子路段，分别记录车辆到达两个交叉 口的时刻T1, j (j彡1)以及T1, j+1，车辆在路段I1, j+1上的行程时间11 j+1,k= T h 」(j彡1);
[0021] 对于交叉口 S1Jj彡I)与站点i+1之间的子路段，则分别记录车辆到达交叉口 S1, j (j彡1)以及站点i+Ι的时刻T1, j (j彡1)和TalT1TC,1+1，车辆在路段I1, j+1的行程时间t li j+1,k =Tarriveil^-T1,.,(j ^ D ;
[0022] 在子路段为路段L1自身的情况下，分别记录车辆k到达站点i和站点i+1的时刻 T arrive, i、Tarrive, i+1，计算得到车辆 k 在路段 Li上的行程时间 t Ik= T ^riveiP1-Tarriveii 〇
[0023] 进一步，所述步骤4)中，选取最近一个时间段内公交车在子路段I1^上的行程时 间信息，令该段时间内包括本线路车辆在内共有m辆公交车经过子路段I li j，按照车辆经过 的先后顺序形成集合Itli u，t^2，…，tuJ，则待预测线路公交车在子路段Ili,上的期望行 程时间可以通过下式计算得到：
[0024]
[0025] 进一步，根据实时的公交车GPS数据判断公交车目前所处的位置，令当前时刻为 T_，公交车到达下游站点的时刻为：
[0026]
[0027] 其中，每+#为预测的公交车到达站点i+n的时间，i为公交车当前所在站点编 号，N为下游待预测站点数，N彡1，为待预测公交车在相邻两个站点i+n-1 与i+n之间的期望行程时间；
[0028] 当η = 1时，，(/十"-丨,/十"）的计算方式如下：
[0029]
[0030] 其中，ξ#为公交车在路段L1的子路段U,上的期望行程时间，d ^,为子路段Iu 的长度，d_为根据实时公交GPS数据计算得到的公交车当前所在位置与子路段I u起点的 距离，0 < d < j为车辆所在子路段序号，j+r为后续子路段序号。
[0031] 当η彡2时，即下游待预测站点数N彡2, ￡(? + ? -Μ+??)的计算方式如下：
[0032]
[0033] 其中，Lu为公交车在路段L1+n啲子路段I 1+n ^上的期望行程时间，j为子路 段序号。
[0034] 本发明提供的技术方案实现简单，可靠性高，能够实现公交到站时间的实时预测。 其特点在于考虑了不同运行区段具有不同的道路交通环境特征，对公交线路路段进行了更 加精细化的划分，有利于提高预测精度。同时，考虑相继通过同一路段的公交车在行程时间 上存在较强的相关性，前车运行数据可以充分反映实时路况，在多条公交线路前车运行数 据的基础上预测实时公交到站时间，具有较高的实时性和准确性。
【附图说明】
[0035] 图1示出了基于多线路前车运行数据的实时公交到站时间预测方法的流程示意 图；
[0036] 图2示出了子路段划分的示意图。
【具体实施方式】
[0037] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的具体实施方 式作进一步的详细描述。
[0038] 参见图1，本实施例的基于多线路前车运行数据的实时公交到站时间预测方法，包 括将待预测公交线路划分为多个行驶路段、建立路段与公交线路的对应关系、计算车辆在 不同路段上的行程时间、估计待预测车辆在不同路段上的行程时间、预测公交车到达下游 站点的时间五个步骤。具体如下：
[0039] 1)根据公交车的行驶方向和交叉口，将公交线路划分为不同的子路段。公交车具 有定线行驶定点停车的特点，对待预测公交线路路段的划分如图2所示。
[0040] 首先按照线路停靠站点位置对线路进行划分，站点1和站点2之间的路段划分为 路段L1，站点2和站点3之间的路段划分为L 2，以此类推。由于道路交叉口对道路交通运 行环境有重要影响，因此针对相邻两个停靠站点之间包含道路交叉口的路段L 1，以交叉口 Sli,为分割节点，将其进一步划分为更短的子路段U ,，包括停靠站点到交叉口之间的路段、 相邻两个交叉口之间的路段以及交叉口到停靠站点之间的路段，分别作为路段1^的组成部 分，如图2中路段L 1*子路段I u，lli2, Ili3…组成。对于不含交叉口的路段L1，则其子路段 的数量为1，并且子路段U:为路段L i自身。
[0041] 2)获取所有经过子路段I1^的公交线路信息，建立子路段与公交线路的对应关 系。经过子路段Iu的其他公交线路与待预测公交线路具有并线行驶的关系，假设包括待 预测公交线路在内共有n(n多1)条线路的公交车经过该子路段，则可以得