本发明专利技术涉及一种城市公交客运事件应急响应调度管理系统及方法，综合运用实测数据、事件预测模型与算法、事件实时调度模型与算法相结合的方法，科学集成地理信息技术、定位技术和现代通信技术，利用公交网络智能化发展的公交应急调度技术和城市公共客运系统多方式协调调度技术，以网络化公共客运车辆调度和运营调度管理为核心，基于城市公共客运交通系统多方式及多线路间智能协同调度关键理论和方法，建立面向城市公共客运系统事件下的应急协调调度模型及方法。为城市公交事件实时调度提供良好的理论、方法和技术支持，有效地减少事件识别时间、产生快速的实时调度策略、高效地消除事件产生的影响、恢复行车计划来有效提高公交车的运行效率和安全。?
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种交通管理技术，特别涉及一种城市公交客运事件应急响应调度管 理系统及方法。
技术介绍
目前，我国的许多城市在加强智能公共交通系统的建设，但是实际上目前的建设 水平距离真正的智能公交系统相差甚远，有的认为安装上GPS和电子站牌就是智能公交 了，实际上这些只是一点点基础而已，如智能公交系统中最基础的信息服务系统只是停留 在静态信息服务上；另外实时智能调度在一条线路上都无法实现，原因就是有些城市智能 公交系统中真正的问题(如交通控制对公交运营的影响关系、调度模型的影响因子的确定 等等)没有解决。诚然，信息技术、计算机网络技术的广泛应用推动了城市公交向智能化方 向发展。然而单线智能公交在运营过程中存在车辆间信息不明、换乘情况不明、缺乏动态信 息服务等问题，严重影响了公交的服务水平，因此传统公交线路智能化调度系统正向公交 网络化智能管理系统过渡。目前，公交网络化智能应急技术的研究还较滞后，随着相关技术 的发展，研究公交网络化智能应急技术具有重大理论价值和现实意义。基于地理信息技术 (GIS技术)、定位技术(GPS技术)和现代通信技术，研究公交网络智能化应急系统技术和 多种客运方式协调调度技术，正引起广大研究人员的浓厚兴趣。美国的城市公共交通管理局已经启动了智能公共交通系统项目“Advanced Public Transportation SystemsCAPTS)”。美国的APTS主要研究基于动态公共交通信息的 实时调度理论和实时信息发布理论，以及使用先进的电子、通讯技术提高公交运营效率和 服务水平的实施技术。在公共客运系统中一些州已有事件的应急处理系统(是发生事件后 的应急处理)。在公交事件的预测技术方面、在交通事故影响公交运营系统方面的研究还没 有深入研究。但是美国在交通事件(并没有涉及公交事件的研究)自动检测方面研究较早， 现较为成熟的模式识别算法，这类算法是根据事件产生前后交通变量的差值是否超过某一 给定的阈值来判断事件，进而激发事件报警。这类算法主要包括1965年由美国加利福尼 亚运输部I^yne等学者开发的加利福尼亚(California )算法，该算法是双截面算法，它 基于事件发生时上游截面占有率将增加，下游截面占有率将减少这一事实。另外开发于 1991年莫尼卡(Monica)算法，属于欧盟DRIVE项目中的子项目LMonica算法在HERM ES 项目的头两年期间被测试，它是建立在连续车辆之间车头视距的测量值与方差及速度差的 基础之上，当这些参数经历大规模扰动超过预设阈值时，事件报警系统启动LMonica算 法，此算法的研究与车道数和其它路段的交通行为无关。在2005年Mak，C. L. and Henry S. L. Fan学者提出了关于交通事件的测试方法，在2006年在上述研究基础上创新性的研 究成果，即提出速度与事件的关系模型。在2004年和2005年Jiuh-Biing Sheu教授分别 提出信号过程对事件关联度特性影响模型和公交事件模糊综合评判方法，这对公交事件 的深入研究奠定了基础，只是研究的环境为信号并不随流量发生变化以及不是混合交通流 的情况。在2007年Barry Kirwan教授对各种运输方式的安全系统进行了分析与设计，没有提出具体的设计模型，但是在结构框架的设计上还是很有借鉴意义。北京交通大学邵春福教授，开发了模拟道路交通异常事件下的交通流动，直观显 示受道路异常事件影响的交通流变化系统，为制定交通管理措施奠定基础。交通部公路科 学研究所ITS中心的高海龙，研究开发的高速公路事件管理系统，此系统已应用于首都高 速公路发展有限公司，实践证明减少1/3的事件反应时间，从应用效果来看还是很理想的。 韩印教授在2006年阐述了基于神经网络的公交事件识别机理，说明模式识别的事件预测 处理和特征选择的过程，同时探讨了基于BP神经网络智能协调调度模型建立思想和变量 标定。天津大学系统工程研究所贺国光教授提出了一种基于粗集理论预处理数据的神经网 络交通事件自动检测算法。这些都为在事件智能识别及应急响应的深入研究奠定理论基 石出。
技术实现思路
本专利技术是针对现代交通管理智能化不足的问题，提出了一种城市公交客运事件应 急响应调度管理系统及方法，综合运用实测数据、事件预测模型与算法、事件实时调度模型 与算法相结合的方法，科学集成地理信息技术(GIS技术)、定位技术(GPS技术)和现代通信 技术，利用公交网络智能化发展的公交应急调度技术和城市公共客运系统多方式协调调度 技术，以网络化公共客运车辆调度和运营调度管理为核心，基于城市公共客运交通系统多 方式及多线路间智能协同调度关键理论和方法，建立面向城市公共客运系统事件下的应急 协调调度模型及方法。本专利技术的技术方案为一种城市公交客运事件应急响应调度管理系统，包括GPS 子系统、GIS地理信息子系统、客流自动统计子系统、道路交通状态采集子系统、通信子系统 及调度中心，安装于每辆公交车上的GPS子系统采集车辆定位数据与短信息，通过通信子 系统的移动通信网，传至调度中心；GIS地理信息系统接收车辆定位数据，处理后将车辆信 息的地图映射与目标值对应显示；客流自动统计子系统可实时接收、统计和远程监控车辆 的客流数据，并建立数据库通过通信子系统送调度中心；道路交通状态采集子系统采集各 个路段交叉口上游的检测线圈信号、通过交叉口的占有率、速度及流量信息参数，处理后通 过通信子系统送调度中心；调度中心将处理结果送各个车辆，通信子系统分为移动通信网 和固定通信网两部分。—种城市公交客运事件应急响应调度管理方法，包括城市公交客运事件应急响应 调度管理系统，包括如下具体步骤1)定义的公交事件反应在公交系统的运营上表现出大间隔、超车及晚点事件a)串车指不在行车调度计划之内，后车超越前车的现象，这破坏了公交车辆运行的均 勻性，导致部分乘客等车时间增加；b)大间隔指公交线路相邻两辆公交车到达同一站点的间隔时间超出发车间隔时间， 并且偏离程度超过系统设定的阈值；c)晚点指车辆到达首末站的时间偏离行车计划到达的时间，并且偏离程度超过系统 设定的阈值；2)通过城市公交客运事件应急响应调度管理系统采集数据信息，通过采用模糊聚类 分析的方法，对比历史事件及检测事件的隶属度相似度系数，当相似度超过系统设定的阈值即可判别检测事件产生原因与历史事件产生原因相类似，实现了公交事件产生原因的识 别；3)选取实时的公交站点客流数据和路段交通状态两个参数，公交站点客流数据采用聚 类分析和逐步回归分析的方法将站点客流量数据分组，用代表站点的客流量数据获得组内 其他站点客流量数据，采用C值聚类分析方法获得路段交通状态，在此基础上采用动态模 糊聚类分析方法预测公交事件的产生；4)通过公交线路实时站点客流量数据，通过建立以乘客利益和公交公司利益最大化的 公交车辆投放需求量模型获取在事件下对公交车辆的需求量；通过采用BP神经网络训练 的方法，在输入道路交通状态的参数及各个站点客流量数据的情况下，获取公交车辆的发 车组合形式。 所述步骤2)中模糊聚类分析的方法，具体步骤为I ) 确 定分析 对象， 即 论 域其中下标η代表被分类对象的数量，各个被分类对象被指定为一个样本，并且各个样 本巧通本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种城市公交客运事件应急响应调度管理系统，其特征在于，包括ＧＰＳ子系统、ＧＩＳ地理信息子系统、客流自动统计子系统、道路交通状态采集子系统、通信子系统及调度中心，安装于每辆公交车上的ＧＰＳ子系统采集车辆定位数据与短信息，通过通信子系统的移动通信网，传至调度中心；ＧＩＳ地理信息系统接收车辆定位数据，处理后将车辆信息的地图映射与目标值对应显示；客流自动统计子系统可实时接收、统计和远程监控车辆的客流数据，并建立数据库通过通信子系统送调度中心；道路交通状态采集子系统采集各个路段交叉口上游的检测线圈信号、通过交叉口的占有率、速度及流量信息参数，处理后通过通信子系统送调度中心；调度中心将处理结果送各个车辆，通信子系统分为移动通信网和固定通信网两部分。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：韩印，池毓品，张子力，方雪丽，顾杨，宋高，衣谢博闻，孟娟，魏玉萍，高飞飞，曹志威，汤艳琦，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：31
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