一种公交出行方案的选择方法和系统，包括步骤：选择行程时间Trt、等待时间Twt、拥挤程度c和换乘次数H的至少一个作为出行方案考虑的因素；输入起点和终点，确定可能的出行方案，并对每个出行方案的换乘次数H进行计算；依据采集的出行数据，建立各因素的分析函数，采用线性回归的方法得到各个因素的指标量化值；构建出行方案分析模型，获得每个出行方案对应的综合指标量化值F；对综合指标量化值F按从高到低的顺序进行排序；确定F值最高的作为出行方案。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能交通领域，更具体地涉及公交出行路线的分析方法和系统。
技术介绍
为了減少能源消耗、改善城市环境、提高城市道路利用率，世界各国广泛推行“公交优先”政策，公交车次和公交站点不断増加。然而，由于往往不能获得全面的公交信息，乘客很难对公交出行方案做出有效的选择，造成了出行时间的浪费和交通成本的増加。为了减少乘客出行时对公交出行方案选择的盲目性，提高公交的服务水平，公交车乘客出行方案选择问题的研究很有意义。 目前掌握的资料显示，现行没有文献对结合乘客实际需求，并且综合考虑等待时间、行程时间、车内拥挤程度和换乘次数的多目标线性加权的公交出行的综合分析、选择系统。本系统的组成包括乘客实际需求的研究调查，公交车各个指标的选取，各指标计算的优化，各指标的归一化处理、综合分析、选择模型的建立和结合模型的手机查询软件开发。对于公交车各个分指标的研究比较多，但基本集中在时间和换乘次数的预测。其中换乘次数主要是通过改进Dijkstra算法、数据库应用算法和加权最佳换乘法，建立满足乘客不同需求的路线查询最小换乘次数的模型(对于本方法的介绍可參照吴优，漆冠男等一种基于综合评价指标的城市公交线路查询系统.中国发展进程中的管理科学与工程，2008 (I) :688-691)。对公交车路线的综合分析主要分为两类第一类是通过层次分析法得到公交车在小高峰下的可靠性指标和舒适型指标，并由层次分析-模糊综合判定方法获得分析指标量化值，继而根据指标量化值建立乘客实际需求的分析数学模型(对于本方法的介绍可參照缪立新，李强等.基于可靠性的城市公交乘客满意度评价模型.物流与采购研究.2009 (36).)。第二类是智能公交出行模型，该模型采用由下而上三层结构，通过运用多标准分析的方法将公交多目标复杂因素转换成权值，同时给出了结合邻居节点查询技术的基础建模过程(对于本方法的介绍可參照常飞，方钰等.一种新的智能公交出行建模方法及其实现.计算机技术与发展.2008，12 =220-223.)。但是，这两类方法都有其不足。主要体现在第一，这两类方法仅仅从理论方面对公交的指标进行综合分析，没有考虑乘客的实际需求，也没有结合实践程序和软件开发。第二，两类方法针对的主要是通过数学方法对各个自定的指标进行赋值，较为机械化和非人性化，没有采用实时的交通信息对分析进行调整的机制。因此，现有的公交出行方案对公交车指标的选取和权重赋值，完全没有结合乘客的实际需求的因素，导致实用性差，而不能用实时采集的信息对各个指标的权重进行修正，严重破坏了分析结果的可靠性。在此背景下，研究一种既能满足乘客实际需求，又能提高公交利用率，減少能源消耗的方法和系统尤为迫切
技术实现思路
针对现有方法没有结合乘客实际需求因素的局限性，以及没有充分利用采集的公交信息的现状，本专利技术所解决的技术问题是通过建立数据库信息以实现预测，并且建立公交出行方案分析模型，提供综合分析、选择公交出行路线的方案。不仅提高了公交信息的预测精度，而且满足乘客的实际需求。为解决上述技术问题，本专利技术提供ー种综合考虑多种因素，分析、选择公交出行路线的方法，包括以下步骤 A.根据实际采集的数据，确定乘客出行最关心的因素，然后采用相关的数学方法和数学模型预测和计算各因素值。 B.引入指标量化的方法，建立了分析函数，采用线性回归的方法得出各个因素的指标量化值，将各个因素之间不能运算的单位转化为指标量化值的形式，实现不同単位间的运算。 C.结合乘客实际需求分配各个因素的权重，构建基于乘客实际需求的公交出行方案综 合分析、选择模型，该模型对乘客出行因素的选择和公交出行方案的分析、选择均能取得较好的使用效果。 D.结合模型，开发基于移动終端平台的软件。公交出行方案综合分析模型权利要求1.一种公交出行方案的选择方法，包括步骤 选择行程时间Trt、等待时间Twt、拥挤程度c和换乘次数H的至少ー个作为出行方案考虑的因素； 输入起点和終点，确定可能的出行方案，并对每个出行方案的换乘次数H进行计算；针对每个出行方案，还进行获取公交车当前速度、位置、路段信息、通过交叉ロ时间信息和站点停靠时间信息以对行程时间Trt和等待时间Twt进行预测，获取车内乘客中刷卡人数和历史值、车内座位数、修正系数信息以对拥挤程度c进行预测； 依据采集的出行数据，建立各因素的分析函数，采用线性回归的方法得到各个因素的指标量化值；其中， 行程时间Trt的指标量化值Srt为Srt(Trt) = 3X 10_5Trt3-0. 0045Trt2-0. 2418Trt+96. 267 (I) 等待时间Twt的指标量化值Swt为Swt (Twt) = -4X l(T7Twt6+6X l(T5Twt5-0. 0038Twt4+0. 1154Twt3-l. 8066Twt2+11. 671Twt+68. 663(2) 拥挤程度c的指标量化值S。为Sc(C) = 2. 8167c3-22c2+40. 683c+76. 8 (3) 换乘次数H取值为O、1、2或3，分别对应的换乘次数指标量化值St为100、92. 2、83. 8或 70. 9 ; 构建如下出行方案综合指标量化值F的分析模型2.根据权利要求I的方法，其中， 行程时间Trt包括路段行驶时间、通过交叉ロ时间和站点停靠时间； 用户确定出行方案之后，进入地图导航步骤。全文摘要一种公交出行方案的选择方法和系统，包括步骤选择行程时间Trt、等待时间Twt、拥挤程度c和换乘次数H的至少一个作为出行方案考虑的因素；输入起点和终点，确定可能的出行方案，并对每个出行方案的换乘次数H进行计算；依据采集的出行数据，建立各因素的分析函数，采用线性回归的方法得到各个因素的指标量化值；构建出行方案分析模型，获得每个出行方案对应的综合指标量化值F；对综合指标量化值F按从高到低的顺序进行排序；确定F值最高的作为出行方案。文档编号G08G1/00GK102867408SQ20121034264公开日2013年1月9日 申请日期2012年9月17日 优先权日2012年9月17日专利技术者谭华春, 欧阳宇, 鲍衍地, 李法安, 丁金想, 郭强 申请人:北京理工大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种公交出行方案的选择方法，包括步骤：选择行程时间Trt、等待时间Twt、拥挤程度c和换乘次数H的至少一个作为出行方案考虑的因素；输入起点和终点，确定可能的出行方案，并对每个出行方案的换乘次数H进行计算；针对每个出行方案，还进行：获取公交车当前速度、位置、路段信息、通过交叉口时间信息和站点停靠时间信息以对行程时间Trt和等待时间Twt进行预测，获取车内乘客中刷卡人数和历史值、车内座位数、修正系数信息以对拥挤程度c进行预测；依据采集的出行数据，建立各因素的分析函数，采用线性回归的方法得到各个因素的指标量化值；其中，行程时间Trt的指标量化值Srt为：Srt(Trt)＝3×10？5Trt3？0.0045Trt2？0.2418Trt+96.267（1)等待时间Twt的指标量化值Swt为：Swt(Twt)＝？4×10？7Twt6+6×10？5Twt5？0.0038Twt4+0.1154Twt3？1.8066Twt2+11.671Twt+68.663？？？？？？？？？？？？(2)拥挤程度c的指标量化值Sc为：Sc(c)＝2.8167c3？22c2+40.683c+76.8(3)换乘次数H取值为0、1、2或3，分别对应的换乘次数指标量化值St为100、92.2、83.8或70.9；构建如下出行方案综合指标量化值F的分析模型：F=δ1αwt*Swt+δ2αrt*Srt+δ3αc*Sc+δ4αt*Stδ1αwt+δ2αrt+δ3αc+δ4αt---(4)其中，δ1、δ2、δ3、δ4分别取1或0，表示乘客是否选择该因素，αwt、αrt、αc、αt表示的是各项指标的权重，αwt＝0.30，αrt＝0.26，αc＝0.27，αt＝0.17；根据上述出行方案分析模型，获得每个出行方案对应的综合指标量化值F；对综合指标量化值F按从高到低的顺序进行排序；用户根据实际需要可选择综合指标量化值F最高的出行方案出行。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：谭华春，欧阳宇，鲍衍地，李法安，丁金想，郭强，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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