基于车载GPS和站点WiFi的公交车客流预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于车载GPS和站点WiFi的公交车载客人数预测方法，通过在站点布设的WiFi检测装置以既定频率检测站点附近打开WiFi功能的移动终端的MAC地址信号，结合车载GPS系统获取的公交车实时位置信息，建立乘客上下车信号检测时间与公交车停站时间匹配模型，筛除车站附近的干扰数据，精确预测公交车离站时的实时载客人数；本发明专利技术大幅度减少了干扰数据的数量，简化数据处理方法的同时提高了数据处理结果的精度，精确预测公交车离站时的实时载客人数；可为等车乘客提供公交车实时拥挤程度信息，为市民出行和城市交通系统组织调配、发车频率优化、车辆客流实时监测提供关键信息参考。

Bus passenger flow prediction method based on vehicle GPS and site WiFi

The present invention provides a method for predicting the number of passengers and the bus borne GPS site based on WiFi, MAC address of the mobile terminal through the signal in station layout WiFi detection device to open the WiFi site near the established frequency detection function, combined with real-time bus location information acquisition vehicle GPS system, the establishment of passengers and the bus signal detection time stop time matching model, excluding interference data near the station, accurately predicting the number of passengers from the bus and the real time; the invention greatly reduces the number of interference data, and simplify the data processing method improves the precision of data processing, accurate prediction of the number of passengers from the bus and when the time for the car; passenger bus real-time congestion information for public travel and city traffic system deployment, departure frequency optimization The real-time monitoring of vehicle passenger flow provides the key information reference.

【技术实现步骤摘要】
基于车载GPS和站点WiFi的公交车客流预测方法
本专利技术涉及智能交通管理方法，尤其涉及一种基于车载GPS定位和站点WiFi的公交车载客人数预测方法。
技术介绍
随着通信技术的不断发展，城市Wi-Fi覆盖率不断提高，智能手机用户的比例也大幅度增加。城市Wi-Fi覆盖与智能手机的普及为智能交通的实现提供了新的方法和途径，在城市交通实时信息监测和城市交通组织优化等方面具有重要应用。现有的公交车实时载客人数预测技术大多基于公交IC卡和下车踏板相结合的数据处理方式，分别根据IC卡刷卡数据和下车踏板感应统计公交车上下车乘客数量，进而得到公交车载客人数。此方法的优点是基于现有的公交车记票设备进行实时客流统计，简单易行，但存在无法实时获取公交车载客人数，数据处理滞后的弊端；现有的基于Wi-Fi检测和GPS定位的公交车实时载客人数预测方法，大多采用车载Wi-Fi采集移动终端MAC信号与车载GPS定位相结合的杂质数据清洗模型。但由于公交车运行环境具有复杂性，周围车辆、行人、商店均在实际调查过程产生了大量的杂质数据干扰，已有的杂质数据清洗模型并不能有效的排除干扰数据，在一定程度上存在较大的预测结果误差本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于车载GPS和站点WiFi的公交车载客人数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据采集：在站点布设WiFi检测装置，装置每隔1s检测并记录扫描范围内打开WiFi功能的移动终端的MAC地址信号及信号被检测对应的时间数据；车载GPS定位系统每隔1s记录一次公交车的实时GPS坐标和时间数据；(2)数据处理统计：对上述步骤(1)每一个站台检测到的MAC地址信号分别进行统计，得到每一个MAC信号的扫描时间列表，取MAC地址第一次被扫描到的时间作为MAC进站时刻，取最后一次被扫描到的时间作为MAC出站时刻；数据处理统计确定每一个MAC地址信号的持续时间、MAC进站时刻、MAC出站时刻；(3)公...

【技术特征摘要】
1.一种基于车载GPS和站点WiFi的公交车载客人数预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)数据采集：在站点布设WiFi检测装置，装置每隔1s检测并记录扫描范围内打开WiFi功能的移动终端的MAC地址信号及信号被检测对应的时间数据；车载GPS定位系统每隔1s记录一次公交车的实时GPS坐标和时间数据；(2)数据处理统计：对上述步骤(1)每一个站台检测到的MAC地址信号分别进行统计，得到每一个MAC信号的扫描时间列表，取MAC地址第一次被扫描到的时间作为MAC进站时刻，取最后一次被扫描到的时间作为MAC出站时刻；数据处理统计确定每一个MAC地址信号的持续时间、MAC进站时刻、MAC出站时刻；(3)公交车停站时间确定：以ArcGIS为主要数据处理平台，将站点的GPS坐标和步骤(1)检测到的公交车实时GPS坐标均投影到WGS48坐标系；以站点位置为圆心，以WiFi检测装置的最大扫描长度为半径，建立站点停靠区；根据站点停靠区与公交车实时定位的相对位置关系，确定公交车进站时间和公交车出站时间，公交车进站时间与出站时间的差值即为公交车停站时间；(4)MAC信号持续时间筛选：根据上述步骤(3)得到的公交车停站时间，找到公交车停站时间最小值，将其作为持续时间筛选的阈值，剔除持续时间小于阈值的MAC地址数据；(5)乘客信号提取：将上述步骤(4)筛选后的MAC进站时间和MAC出站时间与上述步骤(3)得到的公交车进站时间和出站时间进行比对，根据时间相近关系和乘客等车时间特征进行有效数据提取；筛选出MAC信号进站时刻与公交车进站时刻相近且在上一站台可以被检测到、MAC信号出站时刻与公交车出站时刻相近的MAC信号，以得到到站后未下车的公交车原有乘客MAC信号；以及筛选出MAC信号进站时刻在公交车进站时刻之前、MAC信号出站时刻与公交车出站时刻相近的MAC信号并计数，所得即为初步预测的公交车离站时的实时载客人数，以得到到站后上车的公交乘客MAC信号；所述相近指MAC信号进站/出站时刻与公交车进站/出站时刻相差不超过1s(6)预测精准度计算：基于下一站台的Wi-Fi检测数据确定上述步骤(5)初步预测的公交车实时载客人数的精准度；对在相邻两站台均出现且MAC信号出站、进站时刻与公交车出站、进站时刻相近的MAC信号进行计数，所得即为公交车实际载客人数；取公交车实际载客人数与上述步骤(5)初步预测公交车实时载客人数之比作为预测精准度；(7)预测结果输出：公交车离站时刻开始进行上述数据处理过程，得到公交车实时载客人数初步预测结果，根据精准度对初步预测结果校正得到并输出公交车实时载客人数。2.根据权利要求1所述的公交车实时载客人数预测方法，其特征在于：所述步骤(1)采用中科爱讯TZ007Wi-Fi探针设备，该设备基于Wi-Fi探测技术来识别附近已开启Wi-Fi的智能手机或者Wi-Fi终端的AP，无需用户接入Wi-Fi，Wi-Fi探针就能够识别用户信...

【专利技术属性】
技术研发人员：于维杰，李志斌，杨昊明，王诗菡，陆钥，王礼睿，张应恒，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32