CN104408908A - 公交车辆越站调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种公交车辆越站调度方法及系统。其中，所述方法针对公交车辆运行过程中，由于车内没有乘客下车、车站没有乘客上车，或者为了保证公交运行的准点率而可能实施的越站行驶行为，通过车内获取的乘客下车信息、站点处乘客上车需求信息，并根据大量历史线路运行数据预测各时段、各站点、各线路候车及下车人数以及车辆在各时段在任意相邻两个站点之间运行的实际时间与规划时间的差值，根据定义的乘客正点偏差值判断是否应该进行越站调度。应用本发明，可以提高城市公交的服务水平和公交运行的准点率，进而提高公交的竞争力。

Description

公交车辆越站调度方法及系统

技术领域

本发明属于智能交通领域，尤其是一种公交车辆越站调度的控制方法及系统。

背景技术

城市公交运行过程中，很多因素导致公交运行偏离预设的时刻表。随着使用者对公交服务水平的要求不断提高，公交到达各个站点的准点率以及乘客等候公交车的时间等成为衡量城市公交服务及发展水平的重要指标。

现有的控制策略包括预订式调度、快车调度等方式。其中，越站调度也称为“快车调度”，即车辆在运行过程中越过一些站点(不停靠)，避免了相关的停站时间，因此提高了运行效率。现有控制策略主要通过站台乘客输入的信息来计算乘客的需要，并通过调整车头时距等方式提高公交车的准点率，降低客户的等待时间。

但是，乘客的需求是不断变化的，现有方法根据某一时刻计算获得的发车间隔在其他时刻并非最优，因此整个公交系统的效率还有很大的提升空间。

发明内容

发明目的：提供一种公交车辆越站调度方法及系统，以解决现有技术的上述问题，提高车辆运行的准点率和公交服务水平。

技术方案：一种公交车辆越站调度方法，包括如下步骤：

步骤1：采集上车乘客预下车的站点信息，统计各站点的乘客下车需求；当车辆临近一个站点时，若该站点有乘客下车需求，则车辆在站点停车，调度流程结束；否则，转步骤2；

步骤2：采集各站点处某路公交车的乘客上车需求，若没有该路公交线路的乘客上车需求，车辆越站，调度流程结束；否则，转步骤3；

步骤3：计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值，判断是否晚点，若车辆没有晚点，则车辆在站点停车，调度流程结束；否则，转步骤4；

步骤4：基于车辆历史运行数据预测各时段的车辆在相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值；

步骤5：基于历史数据预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间；

步骤6：计算在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂；若在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁大于前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂，即z₁＞z₂，车辆越站行驶，调度流程结束；否则，车辆在站点停车，调度流程结束。

所述步骤4进一步包括如下步骤：

步骤41：按工作日和节假日将某条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次的实际运行时间数据；

步骤42：采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆的实际运行时间进行预测，得出本次班车在各个站点间的实际运行时间预测结果；

步骤43：用步骤42中预测得出的实际运行时间减去规划运行时间，即得实际运行时间与规划时间的差值t_d。

所述步骤5进一步为：

步骤51：按工作日和节假日将一条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次在各个站点的上下车乘客数；

步骤52：对于上车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的上车乘客数进行预测，得出本次班车在各个站点的上车乘客数预测结果；

步骤53：对于下车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的下车乘客数进行预测，将预测结果与当前车内显示的各站点下车人数相比较，取较大值作为预测值。

步骤54：车辆在站点停留时间为：

t_st＝t_oc+max{t_i×PO,t₀×PI}，

其中，PO为候车乘客数，PI为下车乘客数，t_oc为公交车开门、关门时间之和，t_i为单个乘客平均登车时间，t_o为下车时间。

所述步骤6中的计算不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂包括如下步骤：

步骤61：根据预测的车辆在站点间的实际行驶时间与规划运行时刻之差以及车辆在站点的停车时间，推算出车辆在不越站情况下到达各个站点的实际时刻与规划时刻之差Δt，正值为晚点时间，负值为提前到达时间；

步骤62：计算不越站情况下相邻两辆公交车从i站点到终点站的乘客正点偏差值之和

$z_1=\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PI}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}+{\mathrm{PO}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}$

其中，j为同一线路相邻两辆公交车编号，取值为1，2；i为站点编号，从当前即判断是否越站的站点开始，到终点站结束；PI_j,i为j车在i站下车人数；PO_j,i为j车在i站上车人数；Δt_j,i为j车到达i站的晚点时间；

步骤63：计算j车在i站越站情况下同一线路相邻两辆公交车的乘客正点偏差值之和

$z_2={\mathrm{PO}}_{1,i}\×({\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\mathrm{\ΔT}-{\mathrm{\Δt}}_{1,i})+({\mathrm{PI}}_{2,i}+{\mathrm{PO}}_{2,i})\×{\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{PI}}_{j,i+1}+{\mathrm{PO}}_{j,i+1})\×{{\mathrm{\Δt}}^{\′}}_{j,i+1}$

其中，ΔT为同一路公交车发车间隔；Δt'_j,i+1为越站情况下j车到达i+1站的晚点时间。

所述步骤6中的乘客正点偏差值为：

当车辆到达站点时，实际到达时间与规划时间差值记为Δt，晚点取正，提前到达取负，那么车内在该站下车的乘客数PI_j,i，站点候车乘客数PO_j,i，则车辆j在i站点的乘客正点偏差值：

z＝(PI_j,i+PO_j,i)×Δt

若车辆j在i站点越站，那么滞留在i站点的PO_j,i乘客须等待下一辆车j+1，这些乘客的正点偏差值为：

z＝PO_j,i×(Δt_j+1,i+ΔT-Δt_j,i)。

在进一步的实施例中，计算所述步骤61～步骤63中的j车到达i站点的实际时刻与规划时刻的差值Δt_j,i的方法如下：

Δt_j,i＝Δt_j,i-1+x_j,i-1(ts_j,i-tg_j,i+t_an-t_nm1-t_stj,i-1)+(1-x_j,i-1)(ts_j,i-tg_j,i)+x_j,i(t_dn-t_nm2)

其中，

ts_j,i是车辆j在不越站情况下，在i-1站和i站之间实际行驶时间；

tg_j,i为j车在i-1站和i站之间规划行驶时间；

t_an为车辆加速出站的时间；

t_dn为车辆减速进站的时间；

t_nm1为车辆以正常速度通过加速出站区域的时间；

t_nm2为车辆以正常速度通过减速进站区域的时间；

x_j,i为0或1，当j车在i站点越站时，取1，否则取0，且x_j,i+x_j,i-1≤1。

一种公交车辆越站调度系统，包括：

乘客下车需求采集显示装置，设置于公交车上，用于采集上车乘客预下车的站点信息，统计各站点的乘客下车需求，并显示该乘客下车需求；

乘客上车需求采集显示装置，设置于公交站台，用于采集各站点处某路公交车的乘客上车需求，并显示该乘客上车需求；

调度服务器，用于计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值，判断是否晚点，若车辆没有晚点，则车辆在站点停车，调度流程结束；

否则，基于车辆历史运行数据预测各时段的车辆在相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值；基于历史数据预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间；计算在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂；

若在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁大于前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂，即z₁＞z₂，车辆越站行驶，调度流程结束；否则，车辆在站点停车，调度流程结束。

其中，计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值的步骤为：

按工作日和节假日将某条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次的实际运行时间数据；

采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆的实际运行时间进行预测，得出本次班车在各个站点间的实际运行时间预测结果；

用预测得出的实际运行时间减去规划运行时间，即得实际运行时间与规划时间的差值t_d。

其中，预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据候车和下车人数计算车辆在站点的停车时间的过程如下：

按工作日和节假日将一条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次在各个站点的上下车乘客数；

对于上车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的上车乘客数进行预测，得出本次班车在各个站点的上车乘客数预测结果；

对于下车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的下车乘客数进行预测，将预测结果与当前车内显示的各站点下车人数相比较，取较大值作为预测值，

公交车开门、关门时间之和t_oc，单个乘客平均登车时间t_i，下车时间t_o，则车辆在站点停留时间为：

t_st＝t_oc+max{t_i×PO,t₀×PI}，

其中，PO为候车乘客数，PI为下车乘客数。

其中，计算不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂过程如下：

根据预测的车辆在站点间的实际行驶时间与规划运行时刻之差以及车辆在站点的停车时间，推算出车辆在不越站情况下到达各个站点的实际时刻与规划时刻之差Δt，正值为晚点时间，负值为提前到达时间；

计算不越站情况下相邻两辆公交车从i站点到终点站的乘客正点偏差值之和

$z_1=\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PI}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}+{\mathrm{PO}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}$

其中，j为同一线路相邻两辆公交车编号，取值为1，2；i为站点编号，从当前即判断是否越站的站点开始，到终点站结束；PI_j,i为j车在i站下车人数；PO_j,i为j车在i站上车人数；Δt_j,i为j车到达i站的晚点时间；

计算j车在i站越站情况下同一线路相邻两辆公交车的乘客正点偏差值之和：

$z_2={\mathrm{PO}}_{1,i}\×({\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\mathrm{\ΔT}-{\mathrm{\Δt}}_{1,i})+({\mathrm{PI}}_{2,i}+{\mathrm{PO}}_{2,i})\×{\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{PI}}_{j,i+1}+{\mathrm{PO}}_{j,i+1})\×{{\mathrm{\Δt}}^{\′}}_{j,i+1}$

其中，ΔT为同一路公交车发车间隔；Δt'_j,i+1为越站情况下j车到达i+1站的晚点时间。

有益效果：本发明在公交车内无下车需求但站点有上车需求的情况下，采用相应的历史数据进行预测，得出车辆在各个站点之间运行的实际时间以及车辆在各个站点的上下车人数。本发明从车辆运行的准点率角度考虑，采用乘客正点偏差值来辅助决策，提高了公交运行的准点率、公交的服务水平和竞争力。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

结合图1描述本发明的公交车辆越站调度的控制方法，包括如下步骤：

步骤1：通过车内的乘客到站信息采集器采集上车乘客预下车的站点名称信息，将结果通知司机。当车辆临近一个站点时，若该站点有乘客下车需求，则车辆在站点停车上下客，流程结束；否则，转步骤2；

步骤2：根据站点处的能够显示乘客信息的公交站牌显示的信息情况，若没有该公交线路的乘客上车需求，车辆越站，流程结束；否则，转步骤3；

步骤3：计算车辆到达站点时与规划时刻的偏差值，正值表示车辆晚点，负值表示车辆提前到达。若车辆没有晚点，则车辆在站点停车上下客，流程结束；否则，转步骤4；

步骤4：根据车辆历史运行数据，预测车辆在各时段在任意两个相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值；

步骤5：根据历史数据预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间；

步骤6：计算不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂。若z₁＞z₂，车辆越站行驶，流程结束；否则，车辆在站点停车上下客，流程结束。

在进一步的实施例中，步骤1中提及的乘客到站信息采集器功能如下：

乘客上车时，选择希望下车的站点，按下对应按钮，根据按钮被按下的次数自动统计各站点乘客下车数，并将统计结果反馈到LED显示屏，用以提醒司机；当通过一个站点后，司机将选择下一站点，此时下一站点下车乘客数在LED屏上显示，并通过语音提醒司机和乘客。

在进一步的实施例中，步骤2中提及的能够显示乘客信息的公交站牌，其工作原理为：

乘客在站牌处等车时，看到要乘坐的公交车驶近时，按下将要乘坐的公交线路对应的按钮，公交线路指示器得电显示公交线路对应的数字。公交司机看到站牌显示器上该线路的数字亮时便停车，数字不亮时无需停车。公交线路指示器延时一段时间后，延时断开继电器动作，其常闭触点断开，公交线路指示器因失电而熄灭，起到省电和避免因乘客上车后忘记关掉显示器而造成的后面同线路公交车的不必要停车。这使公交司机合理选择停留还是前行，从而缩短公交车在路上的行驶时间，提高公交车的效率。

在进一步的实施例中，步骤4中提及的车辆在各时段在任意两个相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值预测包括如下步骤：

步骤41：按工作日和节假日将一条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次的实际运行时间数据；

步骤42：采用灰色预测GM(1，1)模型对工作日或节假日同一班次公交车辆的实际运行时间进行预测，得出本次班车在各个站点间的实际运行时间预测结果；

步骤43：用步骤42中预测得出的实际运行时间减去规划运行时间，即得实际运行时间与规划时间的差值t_d。

在进一步的实施例中，步骤5中提及的各时段各站点各线路候车及下车人数预测，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间，包括如下步骤：

步骤51：按工作日和节假日将一条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次在各个站点的上下车乘客数；

步骤52：对于上车乘客数，采用灰色预测GM(1，1)模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的上车乘客数进行预测，得出本次班车在各个站点的上车乘客数预测结果；

步骤53：对于下车乘客数，采用灰色预测GM(1，1)模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的下车乘客数进行预测，将预测结果与当前车内显示的各站点下车人数相比较，取较大值作为预测值。

步骤54：公交车开门、关门时间之和t_oc，单个乘客平均登车时间t_i，下车时间t_o，则车辆在站点停留时间为

t_st＝t_oc+max{t_i×PO,t₀×PI}

其中，PO为候车乘客数，PI为下车乘客数。

在进一步的实施例中，步骤42中提及的GM(1，1)方法预测同一班公交车在各个站点间的运行时间的具体过程如下：

首先，记该班次的公交车历史数据X⁽⁰⁾＝(X⁽⁰⁾(1),X⁽⁰⁾(2),...,X⁽⁰⁾(n))，计算该数列的级比

$\mathrm{\λ}\left(k\right)=\frac{X^{\left(0\right)}(k-1)}{X^{\left(0\right)}\left(k\right)},k=\mathrm{2,3},...,n$

如果所有的级比λ(k)都落在可容覆盖的范围内，则数列X⁽⁰⁾可以作为模型GM(1，1)的数据进行灰色预测。否则，需要对数列X⁽⁰⁾做必要的变换处理，即取适当的常数C，作平移变换，使其落入可容覆盖的范围内。

其次，对公交历史数据数列做1次累加生成数列

X⁽¹⁾＝(X⁽¹⁾(1),X⁽¹⁾(2),...,X⁽¹⁾(n))＝(X⁽¹⁾(1),X⁽¹⁾(1)+X⁽⁰⁾(2),...,X⁽¹⁾(n-1)+X⁽⁰⁾(n))

其中，(k＝1,2,...,n)。求均值数列

Z⁽¹⁾(k)＝0.5X⁽¹⁾(k)+0.5X⁽¹⁾(k-1)，k＝2,3,...n

则Z⁽¹⁾＝(Z⁽¹⁾(2),Z⁽¹⁾(3),...,Z⁽¹⁾(n))。由此可建立灰微分方程

X⁽⁰⁾(k)+aZ⁽¹⁾(k)＝b，k＝2,3,...n

记u＝(a,b)^T，Y＝(X⁽⁰⁾(2),X⁽⁰⁾(3),...,X⁽⁰⁾(n))^T， $B=\left[\begin{array}{cc}-Z^{\left(1\right)}\left(2\right)& 1\\ -Z^{\left(1\right)}\left(3\right)& 1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ -Z^{\left(1\right)}\left(n\right)& 1\end{array}\right],$ 从而可得预测值 ${\hat{X}}^{\left(1\right)}(k+1)=(X^{\left(0\right)}\left(1\right)-\frac{b}{a})e^{-\mathrm{ak}}+\frac{b}{a},$ k＝0,1,...,n-1,...且 ${\hat{X}}^{\left(0\right)}(k+1)={\hat{X}}^{\left(1\right)}(k+1)-{\hat{X}}^{\left(1\right)}\left(k\right),$ k＝1,2,...,n-1,...

再次，检验残差

$\mathrm{\ϵ}\left(k\right)=\frac{X^{\left(0\right)}\left(k\right)-{\hat{X}}^{\left(0\right)}\left(k\right)}{X^{\left(0\right)}\left(k\right)},k=\mathrm{1,2},...,n$

这里的如果ε(k)＜0.2则可认为达到一般要求。

最后，检验级比偏差值。由参考数据X⁽⁰⁾(k-1)，X⁽⁰⁾(k)计算出级比λ(k)，再由发展系数a求出相应的级比偏差

$\mathrm{\ρ}\left(k\right)=1-\left(\frac{1-0.5a}{1+0.5a}\right)\mathrm{\λ}\left(k\right)$

如果ρ(k)＜0.2即可认为达到一般要求。

本发明的步骤52、53中提及的GM(1，1)预测过程同上。

在进一步的实施例中，步骤6中提及的计算不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂包括如下步骤：

步骤61：根据预测的车辆在站点间的实际行驶时间与规划运行时刻之差以及车辆在站点的停车时间，推算出车辆在不越站情况下到达各个站点的实际时刻与规划时刻之差Δt，正值为晚点时间，负值为提前到达时间；

步骤62：计算不越站情况下相邻两辆公交车从i站点到终点站的乘客正点偏差值之和

$z_1=\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PI}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}+{\mathrm{PO}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}$

其中，j为同一线路相邻两辆公交车编号，取值为1，2；i为站点编号，从当前即判断是否越站的站点开始，到终点站结束；PI_j,i为j车在i站下车人数；PO_j,i为j车在i站上车人数；Δt_j,i为j车到达i站的晚点时间。

步骤63：计算j车在i站越站情况下同一线路相邻两辆公交车的乘客正点偏差值之和

$z_2={\mathrm{PO}}_{1,i}\×({\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\mathrm{\ΔT}-{\mathrm{\Δt}}_{1,i})+({\mathrm{PI}}_{2,i}+{\mathrm{PO}}_{2,i})\×{\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{PI}}_{j,i+1}+{\mathrm{PO}}_{j,i+1})\×{{\mathrm{\Δt}}^{\′}}_{j,i+1}$

其中，ΔT为同一路公交车发车间隔；Δt'_j,i+1为越站情况下j车到达i+1站的晚点时间。

步骤6中提及的乘客正点偏差值定义如下：

当车辆到达站点时，实际到达时间与规划时间差值为Δt，晚点取正，提前到达取负，那么车内在该站下车的乘客数PI_j,i，站点候车乘客数PO_j,i，则j车在i站点的乘客正点偏差值：

z＝(PI_j,i+PO_j,i)×Δt

若车辆j在i站点越站，那么滞留在i站点的PO_j,i乘客必须等待下一辆车j+1，这些乘客的正点偏差值为

z＝PO_j,i×(Δt_j+1,i+ΔT-Δt_j,i)

本发明步骤61—步骤63中提及的j车到达i站点的实际时刻与规划时刻的差值Δt_j,i计算方法如下：

Δt_j,i＝Δt_j,i-1+x_j,i-1(ts_j,i-tg_j,i+t_an-t_nm1-t_stj,i-1)+(1-x_j,i-1)(ts_j,i-tg_j,i)+x_j,i(t_dn-t_nm2)

其中，

ts_j,i是车辆j在不越站情况下，在i-1站和i站之间实际行驶时间；tg_j,i为j车在i-1站和i站之间规划行驶时间；t_an为车辆加速出站的时间；t_dn为车辆减速进站的时间；t_nm1为车辆以正常速度通过加速出站区域的时间；t_nm2为车辆以正常速度通过减速进站区域的时间；x_j,i为0-1变量，当j车在i站点越站时，取1，否则取0.且x_j,i+x_j,i-1≤1。

基于上述方法，可构建一种调度系统，例如一种公交车辆越站调度系统，包括：

乘客下车需求采集显示装置，设置于公交车上，用于采集上车乘客预下车的站点信息，统计各站点的乘客下车需求，并显示该乘客下车需求；

乘客上车需求采集显示装置，设置于公交站台，用于采集各站点处某路公交车的乘客上车需求，并显示该乘客上车需求；

调度服务器，用于计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值，判断是否晚点，若车辆没有晚点，则车辆在站点停车，调度流程结束；

否则，基于车辆历史运行数据预测各时段的车辆在相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值；基于历史数据预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间；计算在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂；

若在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和z₁大于前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和z₂，即z₁＞z₂，车辆越站行驶，调度流程结束；否则，车辆在站点停车，调度流程结束。

其中的计算细节可以参考调度方法中的计算过程。

实施案例：

选择江苏省南京市某一条公交线路的连续15个站点，公交车辆发车间隔为10min，即600s。通过大量调查，并利用灰色预测GM(1,1)预测得出公交车辆在相邻两个站点之间的实际运行时间和规划运行时间如表1：

表1 车辆在站点间运行的实际时间和规划时间

通过GM(1,1)预测某一时段各个站点上下车人数如表2：

表2 车辆在各个站点的上下车乘客数

计算车辆在各个站点的停靠时间

t_st＝t_oc+max{t_i×PO,t₀×PI}

通过大量的数据调查，对t_oc取平均值得t_oc＝5s。对于t_i和t₀，同样通过大量的数据，进行线性回归分析，得出t_i＝1.9s，t₀＝1.4s。

同样通过大量调查数据，得出t_an＝10.75s，t_dn＝12.55s，t_nm1＝5s，t_nm2＝6s。

计算车辆依次经过13个站点(首末站不得越站)时，不越站和越站两种情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值(从该站点开始向后的所有站点之和)，结果如下：

表3 各个站点乘客越站与不越站对整条线路运行影响

站点编号	不越站(pers*s)	越站(pers*s)
			2	7335	12033
3	7092	10206
			4	6951	8204
5	6710	10158
			6	6338	9795
7	5685	5336
			8	4945	8781
9	3409	7447
			10	3756	4145
11	3631	8219
			12	2466	5525
13	2081	8897
			14	1711	4583

由表3可以发现，车辆在第7站越站时，相邻两辆车在整条线路的所有站点的乘客正点偏差值之和比不越站时小，因此可以考虑在第7站进行越站调度。

综上，本发明结合了硬件设备和历史数据预测两方面，对公交车辆是否越站做出合理决策。硬件设施方面，包括车内的乘客到站信息采集器和站点的能够显示乘客信息的公交站牌。其中，车内的乘客到站信息采集器显示了车内是否有乘客需要下车，这可以保障绝对满足乘客的下车需求。站点的能够显示乘客信息的公交站牌则显示了站点是否有乘客上车需求，当没有下车以及上车需求时，车辆可以越站行驶，减少了停靠站点的延误，提高公交的运行效率。

总之，本发明针对公交车辆运行过程中是否采取越站调度，提出了在车内无乘客下车需求且站点有乘客上车需求情况下，通过比较越站和不越站两种可能情况的同一线路相邻两辆公交车乘客正点偏差值之和，从而对越站与否进行决策的方法。

以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。

另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。

Claims (10)

1.一种公交车辆越站调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：采集上车乘客预下车的站点信息，统计各站点的乘客下车需求；当车辆临近一个站点时，若该站点有乘客下车需求，则车辆在站点停车，调度流程结束；否则，转步骤2；

步骤2：采集各站点处某路公交车的乘客上车需求，若没有该路公交线路的乘客上车需求，车辆越站，调度流程结束；否则，转步骤3；

步骤3：计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值，判断是否晚点，若车辆没有晚点，则车辆在站点停车，调度流程结束；否则，转步骤4；

步骤4：基于车辆历史运行数据预测各时段的车辆在相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值；

步骤5：基于历史数据预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间；

步骤6：计算在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和(z₂)；若在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)大于前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和(z₂)，即z₁＞z₂，车辆越站行驶，调度流程结束；否则，车辆在站点停车，调度流程结束。

2.根据权利要求1所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括如下步骤：

步骤41：按工作日和节假日将某条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次的实际运行时间数据；

步骤42：采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆的实际运行时间进行预测，得出本次班车在各个站点间的实际运行时间预测结果；

步骤43：用步骤42中预测得出的实际运行时间减去规划运行时间，即得实际运行时间与规划时间的差值(t_d)。

3.根据权利要求1或2所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，所述步骤5进一步为：

步骤51：按工作日和节假日将一条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次在各个站点的上下车乘客数；

步骤52：对于上车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的上车乘客数进行预测，得出本次班车在各个站点的上车乘客数预测结果；

步骤53：对于下车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的下车乘客数进行预测，将预测结果与当前车内显示的各站点下车人数相比较，取较大值作为预测值。

步骤54：车辆在站点停留时间为：

t_st＝t_oc+max{t_i×PO,t₀×PI}，

其中，PO为候车乘客数，PI为下车乘客数，t_oc为公交车开门、关门时间之和，t_i为单个乘客平均登车时间，t_o为下车时间。

4.根据权利要求3所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，所述步骤6中的计算不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和(z₂)包括如下步骤：

步骤61：根据预测的车辆在站点间的实际行驶时间与规划运行时刻之差以及车辆在站点的停车时间，推算出车辆在不越站情况下到达各个站点的实际时刻与规划时刻之差Δt，正值为晚点时间，负值为提前到达时间；

步骤62：计算不越站情况下相邻两辆公交车从i站点到终点站的乘客正点偏差值之和

$z_1=\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PI}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}+{\mathrm{PO}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}$

其中，j为同一线路相邻两辆公交车编号，取值为1，2；i为站点编号，从当前即判断是否越站的站点开始，到终点站结束；PI_j,i为j车在i站下车人数；PO_j,i为j车在i站上车人数；Δt_j,i为j车到达i站的晚点时间；

步骤63：计算j车在i站越站情况下同一线路相邻两辆公交车的乘客正点偏差值之和

$z_2={\mathrm{PO}}_{1,i}\×({\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\mathrm{\ΔT}-{\mathrm{\Δt}}_{1,i})+({\mathrm{PI}}_{2,i}+{\mathrm{PO}}_{2,i})\×{\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{PI}}_{j,i+1}+{\mathrm{PO}}_{j,i+1})\×{{\mathrm{\Δt}}^{\′}}_{j,i+1}$

其中，ΔT为同一路公交车发车间隔；Δt'_j,i+1为越站情况下j车到达i+1站的晚点时间。

5.根据权利要求1所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，所述步骤6中的乘客正点偏差值为：

当车辆到达站点时，实际到达时间与规划时间差值记为Δt，晚点取正，提前到达取负，那么车内在该站下车的乘客数(PI_j,i)，站点候车乘客数(PO_j,i)，则车辆j在i站点的乘客正点偏差值：

z＝(PI_j,i+PO_j,i)×Δt

若车辆j在i站点越站，那么滞留在i站点的PO_j,i乘客须等待下一辆车j+1，这些乘客的正点偏差值为：

z＝PO_j,i×(Δt_j+1,i+ΔT-Δt_j,i)。

6.根据权利要求4所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，计算所述步骤61～步骤63中的j车到达i站点的实际时刻与规划时刻的差值Δt_j,i的方法如下：Δt_j,i＝Δt_j,i-1+x_j,i-1(ts_j,i-tg_j,i+t_an-t_nm1-t_stj,i-1)+(1-x_j,i-1)(ts_j,i-tg_j,i)+x_j,i(t_dn-t_nm2)

其中，

ts_j,i是车辆j在不越站情况下，在i-1站和i站之间实际行驶时间；

tg_j,i为j车在i-1站和i站之间规划行驶时间；

t_an为车辆加速出站的时间；

t_dn为车辆减速进站的时间；

t_nm1为车辆以正常速度通过加速出站区域的时间；

t_nm2为车辆以正常速度通过减速进站区域的时间；

x_j,i为0或1，当j车在i站点越站时，取1，否则取0，且x_j,i+x_j,i-1≤1。

7.一种公交车辆越站调度系统，其特征在于，包括：

乘客下车需求采集显示装置，设置于公交车上，用于采集上车乘客预下车的站点信息，统计各站点的乘客下车需求，并显示该乘客下车需求；

乘客上车需求采集显示装置，设置于公交站台，用于采集各站点处某路公交车的乘客上车需求，并显示该乘客上车需求；

调度服务器，用于计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值，判断是否晚点，若车辆没有晚点，则车辆在站点停车，调度流程结束；

否则，基于车辆历史运行数据预测各时段的车辆在相邻站点之间运行的实际时间与规划时间的差值；基于历史数据预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据上下车人数计算车辆在站点的停车时间；计算在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和(z₂)；

若在不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)大于前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和(z₂)，即z₁＞z₂，车辆越站行驶，调度流程结束；否则，车辆在站点停车，调度流程结束。

8.如权利要求7所述的公交车辆越站调度系统，其特征在于，计算该路公交车中某辆车到达站点时与规划时刻的偏差值的步骤为：

按工作日和节假日将某条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次的实际运行时间数据；

采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆的实际运行时间进行预测，得出本次班车在各个站点间的实际运行时间预测结果；

用预测得出的实际运行时间减去规划运行时间，即得实际运行时间与规划时间的差值(t_d)。

9.根据权利要求8所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，预测各时段各站点各线路候车及下车人数，并依据候车和下车人数计算车辆在站点的停车时间的过程如下：

按工作日和节假日将一条线路每天所有班次运行情况分类，筛选出同一班次在各个站点的上下车乘客数；

对于上车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的上车乘客数进行预测，得出本次班车在各个站点的上车乘客数预测结果；

对于下车乘客数，采用灰色预测模型对工作日或节假日同一班次公交车辆在各个站点的下车乘客数进行预测，将预测结果与当前车内显示的各站点下车人数相比较，取较大值作为预测值，

公交车开门、关门时间之和(t_oc)，单个乘客平均登车时间(t_i)，下车时间(t_o)，则车辆在站点停留时间为：

t_st＝t_oc+max{t_i×PO,t₀×PI}，

其中，PO为候车乘客数，PI为下车乘客数。

10.根据权利要求9所述的公交车辆越站调度方法，其特征在于，计算不越站情况下相邻两辆车的乘客正点偏差值之和(z₁)和前一辆车越站、后一辆车不越站情况下两辆车的乘客正点偏差值之和(z₂)过程如下：

根据预测的车辆在站点间的实际行驶时间与规划运行时刻之差以及车辆在站点的停车时间，推算出车辆在不越站情况下到达各个站点的实际时刻与规划时刻之差Δt，正值为晚点时间，负值为提前到达时间；

计算不越站情况下相邻两辆公交车从i站点到终点站的乘客正点偏差值之和

$z_1=\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PI}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}+{\mathrm{PO}}_{j,i}\×{\mathrm{\Δt}}_{j,i}$

其中，j为同一线路相邻两辆公交车编号，取值为1，2；i为站点编号，从当前即判断是否越站的站点开始，到终点站结束；PI_j,i为j车在i站下车人数；PO_j,i为j车在i站上车人数；Δt_j,i为j车到达i站的晚点时间；

计算j车在i站越站情况下同一线路相邻两辆公交车的乘客正点偏差值之和：

$z_2={\mathrm{PO}}_{1,i}\×({\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\mathrm{\ΔT}-{\mathrm{\Δt}}_{1,i})+({\mathrm{PI}}_{2,i}+{\mathrm{PO}}_{2,i})\×{\mathrm{\Δt}}_{2,i}+\underset{j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{PI}}_{j,i+1}+{\mathrm{PO}}_{j,i+1})\×{{\mathrm{\Δt}}^{\′}}_{j,i+1}$

其中，ΔT为同一路公交车发车间隔；Δt'_j,i+1为越站情况下j车到达i+1站的晚点时间。