CN109063970A - 基于客流仿真分析的双向自动排班系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于客流仿真分析的双向自动排班系统，包括：客流分析模块，对获取到的上、下行客流数据，根据客流的空间和时间分布规律进行客流预测；线路服务指标设置模块，用于根据客流时间分布规律和客流空间分布规律设置线路服务指标；周转时间分析模块，用于进行周转时间预测，所述周转时间为根据车辆实际运营的到站数据，计算出来的任何一个时刻点发车的总运行时间；任务量及时刻表计算模块，通过设置的线路服务指标，基于客流预测数据，首末班时间及周转时间，分别获得上下行需要的任务量及对应时刻表；排班约束及参数设置模块，用于排班约束及参数设置；排班模块，把上下行的时刻表串联起来，根据任务量及对应时刻表进行自动排班。
Description
技术领域
本发明涉及公交智能调度领域，具体的说，涉及了一种基于客流仿真分析的双向自动排班系统。
背景技术
公共交通企业以服务于公众出行为己任，进行排班安排时，首先需要了解乘客的出行需求，简单说就是有多少人需要坐公交车，坐哪路公交车，他们从哪里出发，到哪里去等信息。但是客流数据在空间和时间都存在着不均衡性，对于了解客流不能简单的通过人工经验。目前市场上存在的排班方案：
人车分离的双向排班方案
目前国外使用较多，比如加拿大，新加坡，法国等，国内一直推广不开，原因是因为国外地广人稀，车况很好，路况很少出现不可预知的拥堵情况，这些情况国内都不太具备，还有就是目前国内的管理办法都是车长对车辆进行承包管理，油耗等都是跟车长经济利益直接挂钩。
人车绑定的单向排班方案
国内有一些厂商在研究此方案，此方案针对上下行潮汐客流情况不严重的是没有问题，但是，对于一条线路，有些时候客流高峰低峰是不一致的，比如上班客流较多的线路，可能早高峰上行人多，晚高峰下行人多，如果采取单向排班方案就存在着运力的浪费。
为了解决以上存在的问题，人们一直在寻求一种理想的技术解决方案。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，从而提供一种基于客流仿真分析的双向自动排班系统，解决了传统单向排班发车效率低，以及排班不均衡导致运力的浪费等问题。
为了实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于客流仿真分析的双向自动排班系统，该系统包括：
客流分析模块，对获取到的上、下行客流数据，根据客流的空间和时间分布规律进行客流预测；
线路服务指标设置模块，与所述客流分析模块连接，用于根据客流时间分布规律和客流空间分布规律设置线路服务指标，所述线路服务指标包括满载率和最大发车间隔；
周转时间分析模块，用于进行周转时间预测，所述周转时间为根据车辆实际运营的到站数据，计算出来的任何一个时刻点发车的总运行时间；
任务量及时刻表计算模块，分别与所述周转时间分析模块和所述线路服务指标设置模块连接，通过设置的线路服务指标，基于客流基础数据，首末班时间，分别获得上下行需要的任务量及对应时刻表；
排班约束及参数设置模块，与所述任务量及时刻表计算模块连接，用于排班约束及参数设置；
排班模块，与所述任务量及时刻表计算模块连接，把上下行的时刻表串联起来，根据任务量及对应时刻表进行自动排班。
基于上述，所述客流分析模块包括客流预处理模块，对获取到的客流数据，分别按天、按小时、按分钟分析客流分布情况，获得客流时间分布规律；对获取到的客流数据，以上下车饼图的形式分析客流在各站点的分布比例，根据比例的分布，获得客流空间分布规律；
客流数据分类模块，将获取的历史客流数据，以日期类型和天气类型为筛选条件，过滤获得上、下车客流数据，计算满载率，并保存为特征客流模板；
客流预测模块，基于特征客流模板，进行客流预测，预测与模板的工作日类型、天气类型相似的未来某一天的客流预测数据模板。
基于上述，所述客流预测，用以预测每日客流数据；
采用根据要预测的客流日期的类型，选择一定时期内的历史客流数据，先对客流数据用聚类的分析，再结合要预测的客流日期的天气状况，选择符合筛选条件的历史数据，采用深度神经元网络算法，获得预测的客流力度为每10分钟每个站点上下车人数情况；或者直接采用客流预测数据模板；
其中，客流预测数据模板的获得：根据特征客流模板同期数据，采用深度神经元网络模型预测一个10分钟为力度的总值X，再与历史同期10分钟的客流总和相比较，差距最小的那一天的客流详情作为客流预测数据模板的预测客流。
基于上述，所述周转时间预测采用根据要预测的客流日期的类型，选择一定时期内的历史客流数据，先对客流数据用聚类的分析，再结合要预测的客流日期的天气状况，选择符合筛选条件的历史数据，采用深度神经元网络算法，获得要预测的客流日期的周转时间数据；或者直接采用周转时间预测数据模板。
基于上述，所述排班约束及参数包括班制班型、任务量、中停时间和吃饭时间。
本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著进步，具体的说，本系统对历史客流数据分上、下行进行数据挖掘，充分研究公交客流的空间和时间分布规律，预测未来一段时间的客流以及周转时间，制定符合客流规律的双向发车时刻表；实现从分析预测客流到根据客流进行自动编制排班计划，提高排班效率，并使排班结果更具有科学性与公平性，从而大幅度提高公交运营的智能化水平。
附图说明
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
如图1所示，一种基于客流仿真分析的双向自动排班系统，该系统包括：
客流分析模块，对获取到的上、下行客流数据，根据客流的空间和时间分布规律进行客流预测；
线路服务指标设置模块，与所述客流分析模块连接，用于根据客流时间分布规律和客流空间分布规律设置线路服务指标，所述线路服务指标包括满载率和最大发车间隔；
周转时间分析模块，用于进行周转时间预测，所述周转时间为根据车辆实际运营的到站数据，计算出来的任何一个时刻点发车的总运行时间；
任务量及时刻表计算模块，分别与所述周转时间分析模块和所述线路服务指标设置模块连接，通过设置的线路服务指标，基于客流基础数据，首末班时间，分别获得上下行需要的任务量及对应时刻表；
排班约束及参数设置模块，与所述任务量及时刻表计算模块连接，用于排班约束及参数设置；所述排班约束及参数包括班制班型、任务量、中停时间和吃饭时间；
排班模块，与所述任务量及时刻表计算模块连接，把上下行的时刻表串联起来，根据任务量及对应时刻表进行自动排班。
具体的，由于每天客流存在较大的差异，客流数据分类模块自动筛选过滤出符合要求的客流数据，保存为特征客流模板：①先按日期类型，如工作日、周末、节假日等，天气类型如晴、雨、雪等，初步进行数据分类；②以初步分类后的数据为基础，以10分钟为力度，分别统计上行、下行上车客流总量。
所述客流预测，用以预测每日客流数据；采用根据要预测的客流日期的类型，选择一定时期内的历史客流数据，先对客流数据用聚类的分析，再结合要预测的客流日期的天气状况，选择符合筛选条件的历史数据，采用深度神经元网络算法，获得预测的客流力度为每10分钟每个站点上下车人数情况；或者直接采用客流预测数据模板；
客流预测数据模板的获得：根据特征客流模板同期数据，采用深度神经元网络模型预测一个10分钟为力度的总值X，再与历史同期10分钟的客流总和相比较，差距最小的那一天的客流详情作为客流预测数据模板的预测客流。在其他实施例中，客流数据分类模块根据当前使用的客流模板选择过滤数据的方式，但由于客流规律不是一成不变的，系统每日动态计算客流，与当前使用的客流模板进行比较，差异越大，说明客流规律变化越大；系统设置提醒级别，提醒用户进行客流模板的更换。
客流预测可以为后面发车时刻表的获得提供数据支撑，主要体现在计算每辆车某时刻到达某站点时上下车人数，计算满载率，从而根据满载率指导发车间隔的优化。
所述周转时间预测采用根据要预测的客流日期的类型，选择一定时期内的历史客流数据，先对客流数据用聚类的分析，再结合要预测的客流日期的天气状况，选择符合筛选条件的历史数据，采用深度神经元网络算法，获得要预测的客流日期的周转时间数据；或者直接采用周转时间预测数据模板。周转时间预测为后面发车时刻表的编制提供数据支撑。
所述自动排班：
首先生成当日发车时刻表：根据当天各个时段的发车间隔的线路日间隔，查找首班车时刻，并记录首班车发车时刻；
然后获取当前时间发车间隔，计算下一个发车时刻，如果下一时刻小于末班车时刻，则记录该发车时刻，直至下一时刻大于等于末班车时刻，使用末班车时刻作为下一时刻，并记录末班车发车时刻；
然后根据当日发车时刻表，依次进行初始化车辆排班，处理单班车的套点问题，均衡车辆的站停时间，单班车预留午饭时间，获得排班结果。更具体的自动排班方法，参见本申请人已申请专利2016104844658公交自动排班方法。
分别获得上下行需要的任务量及对应时刻表，即双向时刻表，分别对应的是上、下行的客流情况，把上、下行客流作为一个整体进行计算。由于实际场景中，上下行客流情况都会出现潮汐性，如果单向排点必然会导致要么上行乘客少，或者下行乘客少，存在着运力的浪费，双向就是为了避免这种情况，分开计算时刻表。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
Claims (6)
1.一种基于客流仿真分析的双向自动排班系统，其特征在于，该系统包括：
客流分析模块，对获取到的上、下行客流数据，根据客流的空间和时间分布规律进行客流预测；
线路服务指标设置模块，与所述客流分析模块连接，用于根据客流时间分布规律和客流空间分布规律设置线路服务指标，所述线路服务指标包括满载率和最大发车间隔；
周转时间分析模块，用于进行周转时间预测，所述周转时间为根据车辆实际运营的到站数据，计算出来的任何一个时刻点发车的总运行时间；
任务量及时刻表计算模块，分别与所述周转时间分析模块和所述线路服务指标设置模块连接，通过设置的线路服务指标，基于客流预测数据，首末班时间及周转时间，分别获得上下行需要的任务量及对应时刻表；
排班约束及参数设置模块，与所述任务量及时刻表计算模块连接，用于排班约束及参数设置；
排班模块，与所述任务量及时刻表计算模块连接，把上下行的时刻表串联起来，根据任务量及对应时刻表进行自动排班。
2.根据权利要求1所述的基于客流仿真分析的双向自动排班系统，其特征在于：所述客流分析模块包括客流预处理模块，对获取到的客流数据，分别按天、按小时、按分钟分析客流分布情况，获得客流时间分布规律；对获取到的客流数据，以上下车饼图的形式分析客流在各站点的分布比例，根据比例的分布，获得客流空间分布规律；
客流数据分类模块，将获取的历史客流数据，以日期类型和天气类型为筛选条件，过滤获得上、下车客流数据，计算满载率，并保存为特征客流模板；
客流预测模块，基于特征客流模板，进行客流预测，预测与模板的工作日类型、天气类型相似的未来某一天的客流预测数据模板。
3.根据权利要求1所述的基于客流仿真分析的双向自动排班系统，其特征在于，所述客流预测，用以预测每日客流数据；
采用根据要预测的客流日期的类型，选择一定时期内的历史客流数据，先对客流数据用聚类的分析，再结合要预测的客流日期的天气状况，选择符合筛选条件的历史数据，采用深度神经元网络算法，获得预测的客流力度为每10分钟每个站点上下车人数情况；或者直接采用客流预测数据模板；
其中，客流预测数据模板的获得：根据特征客流模板同期数据，采用深度神经元网络模型预测一个10分钟为力度的总值X，再与历史同期10分钟的客流总和相比较，差距最小的那一天的客流详情作为客流预测数据模板的预测客流。
4.根据权利要求3所述的基于客流仿真分析的双向自动排班系统，其特征在于：所述周转时间预测采用根据要预测的客流日期的类型，选择一定时期内的历史客流数据，先对客流数据用聚类的分析，再结合要预测的客流日期的天气状况，选择符合筛选条件的历史数据，采用深度神经元网络算法，获得要预测的客流日期的周转时间数据；或者直接采用周转时间预测数据模板。
5.根据权利要求3所述的基于客流仿真分析的双向自动排班系统，其特征在于：所述排班约束及参数包括班制班型、任务量、中停时间和吃饭时间。
6.根据权利要求5所述的基于客流仿真分析的双向自动排班系统，其特征在于，所述自动排班：
首先生成当日发车时刻表：根据当天各个时段的发车间隔的线路日间隔，查找首班车时刻，并记录首班车发车时刻；
然后获取当前时间发车间隔，计算下一个发车时刻，如果下一时刻小于末班车时刻，则记录该发车时刻，直至下一时刻大于等于末班车时刻，使用末班车时刻作为下一时刻，并记录末班车发车时刻；
然后根据当日发车时刻表，依次进行初始化车辆排班，处理单班车的套点问题，均衡车辆的站停时间，单班车预留午饭时间，获得排班结果。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20181221 |