基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于需求预测的动态移动治超车路径规划方法及系统，包括：第一步，对历史治超数据进行处理；第二步，构建治超需求预测模型，将包含时间信息和空间信息的货车时空特征矩阵输入治超需求预测模型，预测出下个时间切片的货车流量，进而确定治超需求点的更替；第三步，将治超需求点带入以下个时间切片治超车巡逻距离成本和时间窗惩罚成本最小为目标的治超车巡游路径规划模型，得到治超区域内的动态治超车巡游路径

【技术实现步骤摘要】
基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及公路网治超
，尤其涉及一种基于需求预测的动态移动治超车路径规划方法及系统
。
[0002]所谓超限运输是指轴载或总重超过公路
、
公路构造物限值的车辆在公路上行驶的行为，超限运输会造成公路路产的巨大损坏，货车超载运输问题在我国普遍存在
,
目前公路对超载超限货车的治理主要依靠固定治超站，但往往固定治超的模式很难有效的截获超载货车
。
因为公路的路网连接复杂，而治超站的数量有限，需要移动治超车对他们进行控制和处理，实施移动治超
。
有针对超限治理和车辆路径规划的研究主要如下：
[0003]通过研究治超站在路网中的空间分布研究来分析
。Besinovic
等以最小化成本
(
包括治超站的投资建设成本和超限货车对基础设施的预期损坏成本
)
为目标，基于随机交通流建立了治超站的数量和位置的优化模型
。E.MORENO
‑
QUINTERO
等建立了上层以管理者的运营成本最小为目标，下层以运输业者的运输成本最小为准则的双层规划模型，描述了运输业者对执法密度和罚款变化的响应，找出均衡状态下运输业者的超限运输状况和治超站的设置情况
。
[0004]车辆路径规划研究主要聚焦于配送问题，
Hannan MA
等研究了带容量约束的车辆路径问题；
Min
等研究了带同时取送货的多车辆路径优化问题
。Ghannadpour
等研究了一种具有模糊时间窗的多目标动态车辆路径问题
。Schyns
考虑客户需求量的变化
、
时间窗的变化和客户位置的变化，以车辆的响应时间最小为目标，研究了有容量和时间窗约束的多车型动态车辆路径问题
。
[0005]通过对国内外相关文献的总结，将现有公路治超研究的局限性总结如下：在公路网络的超载超限治理研究中，大多数研究仅针对固定治超站的布设，未考虑移动治超模式的优点，很难有效的截获超载货车，基于需求预测的动态治超车巡游路径优化有助于提高公路超限治理的威慑力，减少公路上超限运输车辆
。

技术实现思路

[0006]本专利技术目的在于提供一种基于需求预测的动态移动治超车路径规划方法
、
系统
、
装置
、
介质，该方法首先预测货车流量来确定需求点的选取与更替，然后根据变化的需求对治超车进行动态路径规划
。
该方法对现有治超模式运营有益并可减少成本，能够加强对超限货车的监管与控制
。
[0007]一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，包括：
[0008](1)
建立治超需求预测模型对治超需求进行预测；
[0009](2)
根据治超需求预测结果确定治超需求点；
[0010](3)
根据治超需求点规划移动治超车路线
。
[0011]进一步地，所述的建立治超需求预测模型对治超需求进行预测，具体内容如下：
[0012](1)
历史检测货车数据处理
[0013]预测前对历史治超数据进行处理，包括：
[0014]删除错误数据，即删除缺失率较高
(
大于
80
％
)
且重要性较低
(
非超限货车数据
)
的数据；
[0015]数据集成，将多个数据源中的超限货车数据结合成
、
存放在一个一致数据仓库中；
[0016]数据变换，包括对数据进行规范化
、
离散化
、
稀疏化处理，使数据中不同特征的量纲一致
。
[0017](2)
建立治超需求预测模型
[0018]所述的治超需求预测模型是一种时间网络模型，设计了三个门控单元，分别是：输入门，输出门及遗忘门，包括式
(1)
‑
(6)。
[0019]f
t
代表遗忘门；
i
t
代表输入门；
o
t
代表输出门，各个门的计算公式为：
[0020]f
t
＝
β
(W
f
.[h
t
‑1,X]+b
f
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0021]i
t
＝
β
(W
i
.[h
t
‑1,X]+b
i
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0022]o
t
＝
β
(W
o
.[h
t
‑1,X]+b
o
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0023]h
t
＝
o
t
*tanh(C
t
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0024][0025][0026]式中：
[0027]表示两个向量对应位置上的元素相乘；
[0028]β
表示
sigmoid
函数，作为激活函数；
[0029]表示当前输入单元状态，
C
t
表示细胞状态向量，
h
t
为当前层输出向量；
[0030]W
f
,W
i
,W
o
,W
c
代表权重矩阵，
b
i
,b
f
,b
o
,b
c
代表偏置向量；
[0031]X
代表输入向量，
h
t
‑1代表上一层的输出向量
。
[0032]构建一种包含时间信息和空间信息的货车时空特征矩阵作为治超需求预测模型的输入，经过处理之后的货车时空特征矩阵输入到
LSTM(
长短期记忆
)
层中，输出下一个时刻的预测货车流量
。
[0033]货车时空特征矩阵的构建是将一个工作日
n
ts
分为
t
个时间粒度，横向是按时间先后排序的流量数据，纵向代表路段的编号，如式
(7)
所示：
[0034][0035]其中：
[0036]x
it
是路段
i
在
t
时刻的货车流量数据；
[0037]X
i
＝
[x
i1 x
i2 x
i3 ... x本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，包括：
(1)
建立治超需求预测模型对治超需求进行预测；
(2)
根据治超需求预测结果确定治超需求点；
(3)
根据治超需求点规划移动治超车路线
。2.
根据权利要求1所述一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，其特征在于：所述的建立治超需求预测模型对治超需求进行预测，具体内容如下：
(1)
历史检测货车数据处理预测前对历史治超数据进行处理，包括：删除错误数据，即删除缺失率较高且重要性较低的数据；数据集成，将多个数据源中的超限货车数据结合成
、
存放在一个一致数据仓库中；数据变换，包括对数据进行规范化
、
离散化
、
稀疏化处理，使数据中不同特征的量纲一致
。(2)
建立治超需求预测模型所述的治超需求预测模型是一种时间网络模型，设计了三个门控单元，分别是：输入门，输出门及遗忘门，包括式
(1)
‑
(6)。f
t
代表遗忘门；
i
t
代表输入门；
o
t
代表输出门，各个门的计算公式为：
f
t
＝
β
(W
f
·
[h
t
‑1，
X]+b
f
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)i
t
＝
β
(W
i
·
[h
t
‑1，
X]+b
i
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)o
t
＝
β
(W
o
·
[h
t
‑1，
X]+b
o
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)h
t
＝
o
t
*tanh(C
t
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)(4)
式中：表示两个向量对应位置上的元素相乘；
β
表示
sigmoid
函数，作为激活函数；表示当前输入单元状态，
C
t
表示细胞状态向量，
h
t
为当前层输出向量；
W
f
,W
i
,W
o
,W
c
代表权重矩阵，
b
i
,b
f
,b
o
,b
c
代表偏置向量；
X
代表输入向量，
h
t
‑1代表上一层的输出向量；构建一种包含时间信息和空间信息的货车时空特征矩阵作为治超需求预测模型的输入，经过处理之后的货车时空特征矩阵输入到
LSTM
层中，输出下一个时刻的预测货车流量
。
货车时空特征矩阵的构建是将一个工作日
n
ts
分为
t
个时间粒度，横向是按时间先后排序的流量数据，纵向代表路段的编号，如式
(7)
所示：
其中：
x
it
是路段
i
在
t
时刻的货车流量数据；
X
i
＝
[x
i1 x
i2 x
i3
...x
it
]
表示的是路段
i
的前
t
个时刻的历史货车流量数据
。3.
根据权利要求1所述一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，其特征在于：所述的根据治超需求预测结果确定治超需求点，具体内容如下：
(1)
根据预测的货车流量确定静态治超需求点；第
i
条路段的检测货车量由矩阵
A
＝
(a1,a2,a3...,a
i
)
表示；为路段
i
检测的超限货车量，
a
i
为路段
i
检测货车量，为路段的超限率，设定超限高发路段的超限率阈值
a
q
，超限率大于阈值的路段为超限高发路段，设为静态治超需求点；判断公式如式
(8)
：式中：
q
i
表示治超区域是否需要增设静态治超需求点，
q
i
＝1表示治超区域需要增设，
q
i
＝0表示不需要增设；
(2)
根据检测与预测的货车流量确定动态治超需求点；计算出每个区域增添动态治超需求点的概率
p
i
，如式
(9)
：式中：
σ
i
表示治超区域的总检测量方差；
σ
min
表示历史检测总检测量方差最小值；
σ
max
表示历史检测总检测量方差最大值；设定概率阈值
p
a
，评估静态治超需求点之外的超载超限高发路段的检测和预测货车流量，若治超区域增添动态治超需求点概率
p
i
小于概率阈值
p
a
，则此超载超限高发路段是新的动态治超需求点，判断公式如式
(10)
：式中：
b
i
表示治超区域是否需要增设动态治超需求点，
b
i
＝1表示治超区域需要增设，
b
i
＝0表示不需要增设
。4.
根据权利要求1所述一种基于需求预测的动态移动治超车巡游路径规划方法，其特征在于：所述根据治超需求点规划移动治超车路线，包括建立治超车巡游路径规划模型，具体内容如下：
在治超站
、
治超需求点集合已知的情况下，以最少的成本实现使治超车能够巡游检测所有治超需求点的目的；治超车巡游路径规划模型的输入为治超站和治超需求点，输出为治超车从治超站出发巡游各个需求点的路线与先后顺序；动态规划过程为：以五个工作日为一个周期，一个周期内，基于上一工作日时间切片
n
ts
路径生效前提下，对下一时间切片内的治超车路径进行动态规划，重复这一动态规划直至周期结束，以治超车巡逻距离成本和时间窗惩罚成本最小为目标，目标函数为式
(11)、(12)
，约束为式
(13)
‑
(21)
，治超车巡游路径规划模型如式
(11)
‑
(21)。minC(y
[n]

【专利技术属性】
技术研发人员：罗清玉，周士博，贾洪飞，龙洋洋，杨丽丽，吴文静，叶志豪，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：