一种公交线路最高断面客流预测方法技术

本发明专利技术公开了一种公交线路最高断面客流预测方法，包括步骤：提取公交线路各时段断面客流的影响因子，建立数据空间；提出基于预测误差成本的评价指标；以误差成本最小化为目标对数据空间进行参数寻优；在参数寻优过程中，对目标时段断面客流利用Shepard插值算法进行插值预测。本发明专利技术利用插值算法进行预测，具有较高的预测稳定性，在以预测误差成本为评价指标的预测模型中表现较优，可为公交线路发车频率设置、运力投放、最优满载率提供参考，同时还利用“报童模型”的思想，提出了基于预测误差成本的评价指标，综合反映车次冗余成本和因车次不足而造成的乘客滞留成本，为后续公交发车频率优化提供更为直接的参考。

【技术实现步骤摘要】
一种公交线路最高断面客流预测方法
本专利技术涉及公交运营管理中的客流预测领域，特别涉及基于误差成本和Shepard插值的公交线路最高断面客流预测方法。
技术介绍
公交服务的基本目标之一是保证给定时段内的载客量与公交线路沿线上的最大客流量相适应，根据预测时间的跨度，客流预测可分为长期客流预测和短期客流预测，长期客流预测一般服务于公交系统基础设施建设和线路规划等工作，而短期客流预测一般服务于公交运营管理，车辆人员排班等工作。对于短期公交客流预测问题，目前使用的方法主要分为如下几类：时间序列分析、统计预测、机器学习算法等。但均分别存在缺陷，例如统计学预测方法单纯从数据统计的角度分析客流规律进行预测，其预测质量很大程度上依赖统计数据质量，因而此类方法精度不高，可靠性低。机器学习算法虽然具有较高的预测精度，但均具有模型复杂、参数依赖性大、对训练数据质量依赖性高等缺陷，所以模型稳定性不强，针对不同的模型和应用场景，需要大量的参数寻优工作才能取得可靠的预测模型。另外，在预测结果评价方面，现有的公交乘客预测精度的评价指标均基于平均误差，如绝对误差和相对误差，然而，公交乘客预测有其特殊性，传统的基于平均误差的评价指标并不一定完全适用于运营调度。经研究在运营调度的层面，线路发车频率设置通常取决于该线路的最高断面客流，而与线路客流总量没有直接关系，在中国专利申请公开说明书(CN106951976A)中已有关于公交客流预测的研究，但仅局限于线路客流总量预测，对最高断面客流预测问题鲜有报道。断面客流量是指在线路中在某一个时间段内，线路某方向的某站点通过的乘客数量，最高断面客流数据不仅可用于计算发车频率，还可用于推荐满载率，在公交规划中具有重要的应用价值。与线路客流总量相比，由于断面客流涉及到沿线客流上车和下车数量分布，其预测将更为复杂且更具不确定性。如上所述，运营时段的发车车次数取决于最高断面客流的预测值，当一个运营时段的断面客流的预测误差不会导致发车车次数量的变化时，以此预测结果作为公交运力投放的决策依据是可靠的，但是如果某运营时段的断面客流预测误差达不到或者超过计划车辆的运载能力，以此作为公交运力投放将会造成运力不足或者运力浪费的现象，以此造成的运营损失(车次过多或乘客滞留)为此次预测误差造成的成本损失，即误差成本。因此，存在各运营时段乘客量预测结果的平均误差较小但部分时段误差成本过大的情况，也存在平均误差较大但大部分时段误差成本较小的情况。现有技术中大多按照以平均误差最低为目标的传统评价方法，这种方法虽然预测结果较优，但是在以运力与运量相匹配为目标的实际公交运营管理工作中，并不适用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种公交线路最高断面客流预测方法，此方法具有较高的预测稳定性，因而在以预测误差成本为评价指标的预测模型中表现较优，可为公交线路发车频率设计提供参考。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种公交线路最高断面客流预测方法，包括以下步骤：提取公交线路各时段断面客流的影响因子，建立数据空间；提出基于预测误差成本的评价指标；以误差成本最小化为目标对数据空间进行参数寻优；在参数寻优过程中，对目标时段断面客流利用Shepard插值算法进行插值预测。具体的，包括以下步骤：S1、提取公交线路各时段断面客流的影响因子，对其进行量化与特征工程处理，建立断面客流影响因子组成的多维数据空间，每个时段的最大断面客流量即此数据空间中的数据点；S2、利用“报童模型”的思想，建立基于预测误差成本的评价指标，该评价指标能综合反映车次冗余成本和因车次不足而造成的乘客滞留成本，可为后续公交发车频率优化提供更为直接的参考；S3、利用历史数据评价每个影响因子与断面客流之间的影响程度，对每个影响因子进行欧式距离加权，从而量化每个影响因素对预测对象之间的相似性的贡献大小，以此对数据空间进行缩放；引入模型参数b，用以量化预测对象影响因素之间的相似性对目标值影响程度的大小；S4、在缩放处理后的数据空间中，以历史数据点为观测值，利用基于预测误差成本的评价指标与Shepard插值算法相耦合的优化模型对步骤S3中每个欧氏距离权值及其参数b进行寻优确定，然后进行插值预测。利用插值算法进行预测，具有较高的预测稳定性，因而在以预测误差成本为评价指标的预测模型中表现较优，可为公交线路发车频率设计提供参考。优选的，步骤S1中，根据公交线路各时段断面客流的影响因子，得到每个时段的最大断面客流量，方法是：S1.1、计算某一时段t内的断面客流量，计算方法是，提取对应时段内发出的所有车次任务，并提取每个车次所搭载的乘客OD(起点-终点)信息；S1.2、计算线路某方向各站点的断面客流，每个方向各站点的断面客流即上车站点为此站点之前(包括此站点)、下车站点为此站点之后(不包括此站点)的所有乘客数量之和；S1.3、某个方向每个站点断面客流量的最大值即为这个时间段t内该方向的最大断面客流量y(i,t)，其中i表示第i个历史记录。优选的，步骤S3中定义公交线路各时段断面客流的影响因子序列为：{x(i,j,t)|i＝1,…,n；j＝1,…,m；t＝1,…,T}；历史时段断面客流量序列为：{y(i,t)|i＝1,…,n；t＝1,…,T}，其中，n为样本个数，m为影响因子个数，x(i,j,t)为第i个样本的第j个影响因子在时段t的量化值，y(i,t)为第i个样本在t时段对应的历史断面客流值。更进一步的，为消除影响因子的量纲效应，对影响因子进行标准化处理：其中，E(x(j,t))、S(x(j,t))分别为第j个影响因子在t时段样本序列的均值和标准差。优选的，步骤S2中在公交线路发车频率和车载容量设计问题中引入“报童模型”的思想，计算误差成本，通过设计合理的配置参数兼顾乘客和运营者的利益。具体计算方法如下：其中，yi为实际断面客流值；yu-为必要发车车次不变时最低断面乘客数量；yu+为发车车次不变时最高断面乘客数量；yu为单车载客量；N(t)为时段t的发车数量；y(t)为时段t最大断面客流量；Fmin为最小发车频率；Lt为时段t长度；Cp为一个乘客的滞留成本；Cm为单位时间等车成本；Lt为时段t的期望发车间隔；Cb为一个车次的成本，可计算为单位公里车辆运行成本与线路长度之积；Cb和Cp可分别理解为运力不足和运力过剩的惩罚，相当于“报童模型”中的由于报纸订购数量不足造成的潜在收益损失和数量过剩造成的亏损，实际应用中可以调整参数兼顾乘客和运营者的利益；和分别为向下取整函数和向上取整函数；为最大断面客流预测值，通过实际调查或推算得到；CEi表示第i个预测值的预测误差成本；模型参数的优化目标为总误差成本最小。更进一步的，对于两站点对向发车的路线，可视为重叠且反向的两条线路，对上行下行的断面客流分别进行预测。优选的，步骤S3中，令影响因子x(j,t)对目标值y(t)的权重为w(j,t)，依次评估候选影响因子与目标值的影响程度的向量W＝[w(1,t),…,w(j,t),…,w(m,t)]，若w(j,t)越大，第j个影响因子在t时段与目标值的影响程度越大，否则影响程度越小。计算目标值的影响因子与每个历史值的影响因子之间的加权欧式距离：其中，di为第i天的影响因子与预测目标的影响因子之本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：提取公交线路各时段断面客流的影响因子，建立数据空间；提出基于预测误差成本的评价指标；以误差成本最小化为目标对数据空间进行参数寻优；在参数寻优过程中，对目标时段断面客流利用Shepard插值算法进行插值预测。

【技术特征摘要】
1.一种公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：提取公交线路各时段断面客流的影响因子，建立数据空间；提出基于预测误差成本的评价指标；以误差成本最小化为目标对数据空间进行参数寻优；在参数寻优过程中，对目标时段断面客流利用Shepard插值算法进行插值预测。2.根据权利要求1所述的公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取公交线路各时段断面客流的影响因子，对其进行量化与特征工程处理，建立断面客流影响因子组成的多维数据空间，每个时段的最大断面客流量即此数据空间中的数据点；S2、利用“报童模型”的思想，建立基于预测误差成本的评价指标；S3、利用历史数据评价每个影响因子与断面客流之间的影响程度，并对每个影响因子进行欧式距离加权，以此对数据空间进行缩放；引入模型参数b，用以量化预测对象影响因素之间的相似性对目标值影响程度的大小；S4、在缩放处理后的数据空间中，以历史数据点为观测值，利用基于预测误差成本的评价指标与Shepard插值算法相耦合的优化模型对步骤S3中每个欧式距离权值及其参数b进行寻优确定，然后进行插值预测。3.根据权利要求2所述的公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，根据公交线路各时段断面客流的影响因子，得到每个时段的最大断面客流量的方法是：S1.1、计算某一时段t内的断面客流量，计算方法是，提取对应时段内发出的所有车次任务，并提取每个车次所搭载的乘客OD信息；S1.2、计算线路某方向各站点的断面客流，每个方向各站点的断面客流即上车站点为此站点之前、下车站点为此站点之后的所有乘客数量之和；S1.3、某个方向每个站点断面客流量的最大值即为这个时间段t内该方向的最大断面客流量y(i,t)，其中i表示第i个历史记录。4.根据权利要求2所述的公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，所述步骤S3中定义公交线路各时段断面客流的影响因子序列为：{x(i,j,t)|i＝1,…,n；j＝1,…,m；t＝1,…,T}；历史时段断面客流量序列为：{y(i,t)|i＝1,…,n；t＝1,…,T}，其中，n为样本个数，m为影响因子个数，x(i,j,t)为第i个样本的第j个影响因子在时段t的量化值，y(i,t)为第i个样本在t时段对应的历史断面客流值。5.根据权利要求4所述的公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，对所述影响因子进行标准化处理：其中，E(x(j,t))、S(x(j,t))分别为第j个影响因子在t时段样本序列的均值和标准差。6.根据权利要求2所述的公交线路最高断面客流预测方法，其特征在于，步骤S2中在公交线路发车频率和车载容量设计问题中引入报童模型的思想，...

【专利技术属性】
技术研发人员：巫威眺，靳文舟，李鹏，任婧璇，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44