一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法技术

本发明专利技术提供一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法，针对不同的决策对象，根据其组合形式、集成计算等融合方法进行各层次、各层次之间的信息融合，同时结合城市轨道交通信息化自动化程度较高、数据采集完整和运营线路封闭等特点，以信息融合理论为基础将各种基础信息相关和集成进行有目的的组合，在此基础之上建立城市轨道交通实时调度决策方法。相比于只采用其中部分信息资源方法能够获得更准确、更可靠、更协调、更经济与更稳定的决策结果，具有较好的先进性、实用性和通用性，同时方法求解简单便于计算机编程实现，结合现有的技术和设备使城市轨道交通实时动态调度成为可能。

A decision method for urban rail transit scheduling based on information fusion

The invention provides a method of urban rail transit scheduling decision based on information fusion. According to the different decision-making objects, the information fusion of various levels and levels is carried out according to the combination of its combination forms and integrated computing. At the same time, it combines the high degree of automation of urban rail traffic information, the integrity of data collection and the integration of information. On the basis of information fusion theory, various basic information related and integration are combined, and a real-time scheduling decision method for urban rail transit is established on the basis of information fusion theory. Compared to using only part of the information resource method, it can obtain more accurate, more reliable, more coordinated, more economical and more stable decision results. It has better advanced, practical and versatility. At the same time, the method is simple and convenient for computer programming, combined with the existing technology and equipment to make urban rail transit real time. Dynamic scheduling is possible.

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法
本专利技术属于城市轨道交通运营调度领域，特别涉及一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法。
技术介绍
目前，我国关于城市轨道交通运营调度方法多集中在对车辆的静态调度方面。采用的方法多是数学解析法、模拟仿真方法、运筹学方法、概率方法以及经验模型等。随着问题计算复杂性及问题规模的扩大，传统方法往往得不到精确的答案。另外，随着对公交智能化要求的提高，开始考虑动态实时调度，将实时调度形式的确定理解为一种模式识别问题，基于BP神经网络的公交车辆实时调度形式的确定方法。但这些方法都处于探索阶段，需要进一步深化。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法，以解决上述问题。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法，包括以下步骤：步骤一：记目标城市轨道交通某路段的各站点客流统计间隔为ΔT，起始时刻为T，则终止时刻为(T+nΔT)(n＝1、2、3……)；利用城市轨道交通AFC系统的半自动售票过程，获得实时的乘客出行OD矩阵作为轨道交通调度实时基础数据，并记OD矩阵内各元素为aij；定义TOD为将客流OD与车辆运行时间线相关和集成，定义TOD内元素bij的统计时段为tij至(ti+ΔT)，ti∈[T+(K-1)ΔT,T+KΔT]，k∈[1，n]，其中计这一时段OD内的各个元素为kaij；bij＝Kaij(T+KΔT-ti)/ΔT+(K+1)aij(ti+ΔT-T-KΔT)/ΔT；步骤二：获取目标城市轨道交通某路段的发车时间，记为Mi，其中i表示车辆编号；根据轨道交通AFC系统获得随机的、具有相同特征若干天的该路线各时段ΔT实时调度基础数据，进而得到平均OD矩阵，并带入公式其中K表示站点编号，得到列车各时段各站断面流量及实际需要运送的乘客在各时段各站的断面流量，并根据断面流量生成各时段各站断面统计图；步骤三：根据步骤2中的各时段断面统计图及特征值uk，根据公式uk＝maxQ′k/maxQk得到各时段平均轨道线路断面流量最大值、实际需要运送乘客的平均线路断面流量最大值和uk值；步骤四：根据目标城市轨道交通运营情况，确定具体参数：列车最大载客量P，最小发车间隔Δtmin，最大发车间隔Δtmax，dij最小发车间隔时段内第j站上车到第i站下车的人数。步骤五：以最小发车间隔内的实时OD为数据基础与客流特征值u相关集成，以最大断面客流量小于列车载客量以及发车间隔介于最小发车间隔和乘客所能容忍的最长等待时间之间为约束条件，列车发车间隔最大为目标函数建立模型:st:maxQk≤PΔtmin≤Δtm≤Δtmax带入表1及步骤4数据，并取整，即得该线路轨道交通目标时段的发车间隔Δtm,m＝1,2…，进而可根据发车间隔调整该线路调度方案。进一步的，步骤一中通过城市轨道交通AFC系统平台数据获得轨道交通运营客流OD、发车时间和高峰时间统计数据。进一步的，步骤二中通过各时段各站断面统计图得到各站点在不同时段的客流情况及变化趋势。进一步的，步骤五中，当以最小发车间隔Δtmin发车仍不能满足乘客需求，即在最小发车间隔Δtmin时间内最大断面客流量就已经超出了最大载客量，则以最小发车间隔Δtmin发车，并计算出最大断面流量达到最大载客量的时间，依据这个时间为起始时间计算下一辆列车的发车决策时间，得出每一辆列车与前车的发车间隔。与现有技术相比，本专利技术有以下技术效果：本专利技术针对不同的决策对象，根据其组合形式、集成计算等融合方法进行各层次、各层次之间的信息融合，同时结合城市轨道交通信息化自动化程度较高、数据采集完整和运营线路封闭等特点，并基于信息融合理论和方法，将城市轨道交通的历史客流数据进行相关和集成融合得出实时调度所需的特征数据，给出了特征数据的计算方法，利用这些特征数据与实时的数据进行数据层与特征层数据的融合得出实时的发车间隔决策，建立实时的城市轨道交通调度决策方法。相比于只采用其中部分信息资源的方法，本专利技术充分考虑了结合城市轨道交通线路单一，车辆运行准点率高等特点，能够获得更准确、更可靠、更协调、更经济与更稳定的决策结果，具有较好的先进性、实用性和通用性，同时方法求解简单便于计算机编程实现，结合现有的技术和设备实现了城市轨道交通实时动态调度。附图说明图1目标轨道线路各时段葛占建断面流量统计图2基于信息融合的城市轨道交通调度决策流程图具体实施方式以下结合附图，对本专利技术进一步说明：一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法，包括以下步骤：步骤一：记目标城市轨道交通某路段的各站点客流统计间隔为ΔT，起始时刻为T，则终止时刻为(T+nΔT)(n＝1、2、3……)；利用城市轨道交通AFC系统的半自动售票过程，获得实时的乘客出行OD矩阵作为轨道交通调度实时基础数据，并记OD矩阵内各元素为aij；定义TOD为将客流OD与车辆运行时间线相关和集成，定义TOD内元素bij的统计时段为tij至(ti+ΔT)，ti∈[T+(K-1)ΔT,T+KΔT]，k∈[1，n]，其中计这一时段OD内的各个元素为kaij；bij＝Kaij(T+KΔT-ti)/ΔT+(K+1)aij(ti+ΔT-T-KΔT)/ΔT；步骤二：获取目标城市轨道交通某路段的发车时间，记为Mi，其中i表示车辆编号；根据轨道交通AFC系统获得随机的、具有相同特征若干天的该路线各时段ΔT实时调度基础数据，进而得到平均OD矩阵，并带入公式其中K表示站点编号，得到列车各时段各站断面流量及实际需要运送的乘客在各时段各站的断面流量，并根据断面流量生成各时段各站断面统计图；步骤三：根据步骤2中的各时段断面统计图及特征值uk，根据公式uk＝maxQ′k/maxQk得到各时段平均轨道线路断面流量最大值、实际需要运送乘客的平均线路断面流量最大值和uk值；maxQ′k和maxQk为各个时段值中的最大值，从而得到的一个修正系数。步骤四：根据目标城市轨道交通运营情况，确定具体参数：列车最大载客量P，最小发车间隔Δtmin，最大发车间隔Δtmax，dij最小发车间隔时段内第j站上车到第i站下车的人数。步骤五：以最小发车间隔内的实时OD为数据基础与客流特征值u相关集成，以最大断面客流量小于列车载客量以及发车间隔介于最小发车间隔和乘客所能容忍的最长等待时间之间为约束条件，列车发车间隔最大为目标函数建立模型:st:maxQk≤PΔtmin≤Δtm≤Δtmax其中i和j代表车站序号；Qk代表单辆列车在第i站与第i+1站间的断面流量；dji代表最小发车间隔时段内第j站上车到第i站下车的人数；P列车的最大载客量；u代表客流特征值；带入表1及步骤4数据，并取整，即得该线路轨道交通目标时段的发车间隔Δtm,m＝1,2…，进而可根据发车间隔调整该线路调度方案。步骤一中通过城市轨道交通AFC系统平台数据获得轨道交通运营客流OD、发车时间和高峰时间统计数据。步骤二中通过各时段各站断面统计图得到各站点在不同时段的客流情况及变化趋势。步骤五中，当以最小发车间隔Δtmin发车仍不能满足乘客需求，即在最小发车间隔Δtmin时间内最大断面客流量就已经超出了最大载客量，则以最小发车间隔Δtmin发车，并计算出最大断面流量达到最大载客量的时间，依据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：记目标城市轨道交通某路段的各站点客流统计间隔为ΔT，起始时刻为T，则终止时刻为(T+nΔT)(n＝1、2、3……)；利用城市轨道交通AFC系统的半自动售票过程，获得实时的乘客出行OD矩阵作为轨道交通调度实时基础数据，并记OD矩阵内各元素为aij；定义TOD为将客流OD与车辆运行时间线相关和集成，定义TOD内元素bij的统计时段为ti至(ti+ΔT)，ti∈[T+(K‑1)ΔT,T+KΔT]，k∈[1，n]，其中计这一时段OD内的各个元素为kaij；bij＝Kaij(T+KΔT‑ti)/ΔT+(K+1)aij(ti+ΔT‑T‑KΔT)/ΔT；步骤二：获取目标城市轨道交通某路段的发车时间，记为Mi，其中i表示车辆编号；根据轨道交通AFC系统获得随机的、具有相同特征若干天的该路线各时段ΔT实时调度基础数据，进而得到平均OD矩阵，并带入公式

【技术特征摘要】
1.一种基于信息融合的城市轨道交通调度决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：记目标城市轨道交通某路段的各站点客流统计间隔为ΔT，起始时刻为T，则终止时刻为(T+nΔT)(n＝1、2、3……)；利用城市轨道交通AFC系统的半自动售票过程，获得实时的乘客出行OD矩阵作为轨道交通调度实时基础数据，并记OD矩阵内各元素为aij；定义TOD为将客流OD与车辆运行时间线相关和集成，定义TOD内元素bij的统计时段为ti至(ti+ΔT)，ti∈[T+(K-1)ΔT,T+KΔT]，k∈[1，n]，其中计这一时段OD内的各个元素为kaij；bij＝Kaij(T+KΔT-ti)/ΔT+(K+1)aij(ti+ΔT-T-KΔT)/ΔT；步骤二：获取目标城市轨道交通某路段的发车时间，记为Mi，其中i表示车辆编号；根据轨道交通AFC系统获得随机的、具有相同特征若干天的该路线各时段ΔT实时调度基础数据，进而得到平均OD矩阵，并带入公式其中K表示站点编号，得到列车各时段各站断面流量及实际需要运送的乘客在各时段各站的断面流量，并根据断面流量生成各时段各站断面统计图；步骤三：根据步骤2中的各时段断面统计图及特征值u，根据公式u＝maxQk′/maxQk得到各时段平均轨道线路断面流量最大值、实际需要运送乘客的平均线路断面流量最大值和u值；步骤四：根据目标城市轨道交通运营情况，确定具体参数：列车最大载客量P，最小发车间隔Δtmin，最大发车间隔Δtmax，dij是最小发车间隔时段内第j站上车到第i站下车的人数；步骤五：以...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹阳，赵淑芝，史媛，刘华胜，刘明，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22