CN111724593A - 一种基于rfid考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法 - Google Patents

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CN111724593A CN202010538009.3A CN202010538009A CN111724593A CN 111724593 A CN111724593 A CN 111724593A CN 202010538009 A CN202010538009 A CN 202010538009A CN 111724593 A CN111724593 A CN 111724593A
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Abstract

本发明公开了一种基于RFID考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法，本发明考虑了交通流转利率对公交车行程时间的影响，构建带有自适应遗忘因子的卡尔曼滤波预测模型，可以实现实时准确的公交车行程时间预测，避免了目前传统的预测方法的缺陷(如预测结果受天气影响、忽略交通流转移对行程时间的影响)，对保证公共交通运输系统能高效运行起着至关重要的作用。

Description

一种基于RFID考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法
技术领域
本发明属于智能交通信息技术领域，涉及一种基于RFID(Radio FrequencyIdentification)技术并考虑交通流转移率的公交车行程时间预测方法，可适用于城市道路已部署RFID技术装置的公交车行程时间预测。
背景技术
一般来说，先进的公共交通系统(Advanced Public Transportation System,APTS)不仅是智能交通系统(Intelligence Transportation System,ITS)的核心子系统之一，而且是城市交通控制、服务的基础。对于公共交通而言，实时、精确的公交车行程时间不仅可以实现公交车实时调度、动态监控、科学管理等功能，而且可以进一步吸引出行者们选择公共交通出行方式，达到节省出行时间，避免不必要的交通拥堵等目的；还可以提高公交服务水平，缓解城市环境污染，提升城市交通通行能力。
通过查阅公交车行程时间预测相关的专利和论文，现有的公交车行程时间预测方法，要么因为如利用GPS技术采集数据为抽样的情况，无法采集到全样本的单车数据并且没法获得实时的交通流转移率而导致行程时间预测有一定的差异；要么因如采用视频识别等技术采集公交车数据的手段易受恶劣天气和环境的影响，抗干扰效果差，导致采集公交车信息不够精确，最终导致公交车行程时间的预测精度不够高，效果不够理想。
而目前现有的基于RFID技术的公交车行程时间预测的研究尚未成熟，一般都是在公交车数据采集完全的情况下忽略了路段中存在支路、交叉口、匝道等存在交通流分流或合流的情形，即没有考虑交通流转移率，忽略了公交车站与站之间车辆分流合流导致的行程时间动态变化的情形，该类方法的预测精度及效果较差。
发明内容
有鉴于此，为了解决上述背景提到的问题，本发明提供一种基于RFID技术考虑交通流转移率的公交车行程时间预测方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于RFID考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法，包括以下步骤：
步骤1：依据安装在道路龙门架上的RFID阅读器采集所有经过该RFID基站车辆的车辆信息，所述信息包括电子车牌号、经过时间和车辆类型；
步骤2：通过数据预处理，按照两两相邻RFID基站配对的形式，将采集到的车辆信息存入数据库中以待后续步骤使用；
步骤3：根据道路限速规定，设置行程时间阈值τ；
步骤4：根据时间阈值τ重新筛选出有效的所述车辆信息，去除冗余数据；
步骤5：计算每辆公交车经过两两相邻RFID基站的行程时间
Figure BDA0002537744040000021
及平均行程时间
Figure BDA0002537744040000022
Figure BDA0002537744040000023
Figure BDA0002537744040000024
式中，
Figure BDA0002537744040000025
代表所选路段上RFID基站i到j之间公交车k的行程时间；
Figure BDA0002537744040000026
和
Figure BDA0002537744040000027
分别表示公交车k经过RFID基站i与j的时间，车辆行驶方向为RFID基站i至
Figure BDA0002537744040000028
即RFID基站i代表道路上游处采集点，RFID基站j表示道路下游处采集点；
Figure BDA0002537744040000029
代表RFID基站i到j之间的平均行程时间。
步骤6：根据RFID基站间的平均行程时间
Figure BDA00025377440400000210
确定时间窗T，标记数据项f置为1，循环匹配经过相邻RFID基站间的公交车电子车牌号，每出现一次具有相同电子车牌记录时，f自动增加1，直至时间窗T结束，最终分别得到RFID基站i与基站j的公交车流量
Figure BDA00025377440400000211
与
Figure BDA00025377440400000212
步骤7：考虑到两两相邻RFID基站间的路段存在交叉口分流或者合流情况，计算RFID基站i与基站j之间实时的公交车交通流转移率αij：
Figure BDA00025377440400000213
式中，Qi表示基站i的公交车流量Qi，Qj表示基站j的公交车流量Qi，T表示时间窗，式中，Qi表示基站i的公交车流量Qi，Qj表示基站j的公交车流量Qi，T表示时间窗，Ti表示车辆经过上游基站i的过车时间；
步骤8：根据步骤5得到的行程时间和平均行程时间以及步骤7得到的公交车行程时间与公交车实时转移率，结合卡尔曼滤波方法，构建一种能自适应调整的公交车行程时间预测模型；
步骤9：利用步骤8改进的自适应扩展卡尔曼滤波方法进行公交车行程时间预测。进一步，所述步骤8的具体过程如下：
步骤8.1：在已有的扩展卡尔曼滤波算法基础上，加入自适应遗忘因子λ用于限制滤波器的记忆步长，自适应遗忘因子λ的一般计算方式如下：
Figure BDA0002537744040000031
式中，
ek代表测量残差及其转置
Figure BDA0002537744040000032
Hk和Fk表示该系统的状态转移矩阵(即观测矩阵和状态矩阵)及其转置矩阵
Figure BDA0002537744040000033
和
Figure BDA0002537744040000034
Pk-1|k-1表示先验误差协方差矩阵；
Qk和Rk分别代表过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵；
步骤8.2：考虑实时的交通流转移率
Figure BDA0002537744040000035
时，自适应遗忘因子λ表征如下：
Figure BDA0002537744040000036
wk＝|rk|/∑k∈trips|rk|
Figure BDA0002537744040000037
式中，
wk和rk分别代表第k阶相应的权重及自相关系数；
Figure BDA0002537744040000038
和
Figure BDA0002537744040000039
分别代表第τk个交通流转移率的值以及交通流转移率的平均值。
进一步，所述步骤9的具体过程如下：
步骤9.1：首先表征出公交行程时间的状态方程和观测方程，并将其线性化：
Figure BDA00025377440400000310
Figure BDA00025377440400000311
步骤9.2：然后将步骤8.2中的自适应遗忘因子用于卡尔曼滤波的预测过程，得到其先验估计值及先验误差协方差矩阵；
Figure BDA0002537744040000041
Figure BDA0002537744040000042
步骤9.3：最后进行更新过程的处理，得到最终的公交车行程时间预测值；
Pk|k＝(I-GkHk)Pk|k-1
Figure BDA0002537744040000043
式中，
Pk|k表示后验误差协方差矩阵，Gk表示卡尔曼增益。
由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的有益效果：
本发明考虑了交通流转利率对公交车行程时间的影响，构建带有自适应遗忘因子的卡尔曼滤波预测模型，可以实现实时准确的公交车行程时间预测，避免了目前传统的预测方法的缺陷(如预测结果受天气影响、忽略交通流转移对行程时间的影响)，对保证公共交通运输系统能高效运行起着至关重要的作用。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究，对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
本发明的附图说明如下。
图1为本发明总体流程示意图；
图2为步骤5中计算公交车行程时间的流程示意图；
图3为步骤6计算交通流量的流程示意图；
图4为步骤7中交通流分流示意图；
图5为本发明的公交车行程时间预测算法示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
实施例1
如图1-5所示，本实施例提供的一种基于RFID考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法，包括以下步骤：
步骤1：依据安装在道路龙门架上的RFID阅读器采集所有经过该RFID基站车辆的车辆信息，所述信息包括电子车牌号、经过时间和车辆类型；
步骤2：通过数据预处理，按照两两相邻RFID基站配对的形式，将采集到的车辆信息存入数据库中以待后续步骤使用；
步骤3：根据道路限速规定，用上下游基站的距离除以限速得到行程时间阈值τ；
步骤4：根据时间阈值τ重新筛选出有效的所述车辆信息，去除冗余数据；
步骤5：计算每辆公交车经过两两相邻RFID基站的行程时间
Figure BDA0002537744040000051
及平均行程时间
Figure BDA0002537744040000052
Figure BDA0002537744040000053
Figure BDA0002537744040000054
式中，
Figure BDA0002537744040000055
代表所选路段上RFID基站i到j之间公交车k的行程时间；
Figure BDA0002537744040000056
和
Figure BDA0002537744040000057
分别表示公交车k经过RFID基站i与j的时间，车辆行驶方向为RFID基站i至
Figure BDA0002537744040000058
即RFID基站i代表道路上游处采集点，RFID基站j表示道路下游处采集点；
Figure BDA0002537744040000059
代表RFID基站i到j之间的平均行程时间。
步骤6：根据RFID基站间的平均行程时间
Figure BDA00025377440400000510
确定时间窗T，标记数据项f置为1，循环匹配经过相邻RFID基站间的公交车电子车牌号，每出现一次具有相同电子车牌记录时，f自动增加1，直至时间窗T结束，最终分别得到RFID基站i与基站j的公交车流量
Figure BDA00025377440400000511
与
Figure BDA00025377440400000512
步骤7：考虑到两两相邻RFID基站间的路段存在交叉口分流或者合流情况，计算RFID基站i与基站j之间实时的公交车交通流转移率αij：
Figure BDA00025377440400000513
式中，Qi表示基站i的公交车流量Qi，Qj表示基站j的公交车流量Qi，T表示时间窗，式中，Qi表示基站i的公交车流量Qi，Qj表示基站j的公交车流量Qi，T表示时间窗，Ti表示车辆经过上游基站i的过车时间；
步骤8：根据步骤5得到的行程时间和平均行程时间以及步骤7得到的公交车行程时间与公交车实时转移率，结合卡尔曼滤波方法，构建一种能自适应调整的公交车行程时间预测模型；
步骤9：利用步骤8改进的自适应扩展卡尔曼滤波方法进行公交车行程时间预测。进一步，所述步骤8的具体过程如下：
步骤8.1：在已有的扩展卡尔曼滤波算法基础上，加入自适应遗忘因子λ用于限制滤波器的记忆步长，自适应遗忘因子λ的一般计算方式如下：
Figure BDA0002537744040000061
式中，
ek代表测量残差及其转置
Figure BDA0002537744040000062
Hk和Fk表示该系统的状态转移矩阵(即观测矩阵和状态矩阵)及其转置矩阵
Figure BDA0002537744040000063
和
Figure BDA0002537744040000064
Pk-1|k-1表示先验误差协方差矩阵；
Qk和Rk分别代表过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵；
步骤8.2：考虑实时的交通流转移率
Figure BDA0002537744040000065
时，自适应遗忘因子λ表征如下：
Figure BDA0002537744040000066
wk＝|rk|/∑k∈trips|rk|
Figure BDA0002537744040000067
式中，
wk和rk分别代表第k阶相应的权重及自相关系数；
Figure BDA0002537744040000071
和
Figure BDA0002537744040000072
分别代表第τk个交通流转移率的值以及交通流转移率的平均值。
进一步，所述步骤9的具体过程如下：
步骤9.1：首先表征出公交行程时间的状态方程和观测方程，并将其线性化：
Figure BDA0002537744040000073
Figure BDA0002537744040000074
步骤9.2：然后将步骤8.2中的自适应遗忘因子用于卡尔曼滤波的预测过程，得到其先验估计值及先验误差协方差矩阵；
Figure BDA0002537744040000075
Figure BDA0002537744040000076
步骤9.3：最后进行更新过程的处理，得到最终的公交车行程时间预测值；
Pk|k＝(I-GkHk)Pk|k-1
Figure BDA0002537744040000077
式中，
Pk|k表示后验误差协方差矩阵，Gk表示卡尔曼增益。

Claims (3)

1.一种基于RFID考虑交通流转移率的公交行程时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：依据安装在道路龙门架上的RFID阅读器采集所有经过该RFID基站车辆的车辆信息，所述信息包括电子车牌号、经过时间和车辆类型；
步骤2：通过数据预处理，按照两两相邻RFID基站配对的形式，将采集到的车辆信息存入数据库中以待后续步骤使用；
步骤3：根据道路限速规定，设置行程时间阈值τ；
步骤4：根据时间阈值τ重新筛选出有效的所述车辆信息，去除冗余数据；
步骤5：计算每辆公交车经过两两相邻RFID基站的行程时间
Figure FDA0002537744030000011
及平均行程时间
Figure FDA0002537744030000012
Figure FDA0002537744030000013
Figure FDA0002537744030000014
式中，
Figure FDA0002537744030000015
代表所选路段上RFID基站i到j之间公交车k的行程时间；
Figure FDA0002537744030000016
和
Figure FDA0002537744030000017
分别表示公交车k经过RFID基站i与j的时间，车辆行驶方向为RFID基站i至
Figure FDA0002537744030000018
即RFID基站i代表道路上游处采集点，RFID基站j表示道路下游处采集点；
Figure FDA0002537744030000019
代表RFID基站i到j之间的平均行程时间。
步骤6：根据RFID基站间的平均行程时间
Figure FDA00025377440300000110
确定时间窗T，标记数据项f置为1，循环匹配经过相邻RFID基站间的公交车电子车牌号，每出现一次具有相同电子车牌记录时，f自动增加1，直至时间窗T结束，最终分别得到RFID基站i与基站j的公交车流量
Figure FDA00025377440300000111
与
Figure FDA00025377440300000112
步骤7：考虑到两两相邻RFID基站间的路段存在交叉口分流或者合流情况，计算RFID基站i与基站j之间实时的公交车交通流转移率αij：
Figure FDA00025377440300000113
式中，Qi表示基站i的公交车流量Qi，Qj表示基站j的公交车流量Qi，T表示时间窗，Ti表示车辆经过上游基站i的过车时间；
步骤8：根据步骤5得到的行程时间和平均行程时间以及步骤7得到的公交车行程时间与公交车实时转移率，结合卡尔曼滤波方法，构建一种能自适应调整的公交车行程时间预测模型；
步骤9：利用步骤8改进的自适应扩展卡尔曼滤波方法进行公交车行程时间预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤8的具体过程如下：
步骤8.1：在已有的扩展卡尔曼滤波算法基础上，加入自适应遗忘因子λ用于限制滤波器的记忆步长，自适应遗忘因子λ的一般计算方式如下：
Figure FDA0002537744030000021
式中，
ek代表测量残差及其转置
Figure FDA0002537744030000022
Hk和Fk表示该系统的状态转移矩阵(即观测矩阵和状态矩阵)及其转置矩阵
Figure FDA0002537744030000023
和
Figure FDA0002537744030000024
Pk-1|k-1表示先验误差协方差矩阵；
Qk和Rk分别代表过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵；
步骤8.2：考虑实时的交通流转移率
Figure FDA0002537744030000025
时，自适应遗忘因子λ表征如下：
Figure FDA0002537744030000026
wk＝|rk|/∑k∈trips|rk|
Figure FDA0002537744030000027
式中，
wk和rk分别代表第k阶相应的权重及自相关系数；
Figure FDA0002537744030000028
和
Figure FDA0002537744030000029
分别代表第τk个交通流转移率的值以及交通流转移率的平均值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤9的具体过程如下：
步骤9.1：首先表征出公交行程时间的状态方程和观测方程，并将其线性化：
Figure FDA0002537744030000031
Figure FDA0002537744030000032
步骤9.2：然后将步骤8.2中的自适应遗忘因子用于卡尔曼滤波的预测过程，得到其先验估计值及先验误差协方差矩阵；
Figure FDA0002537744030000033
Figure FDA0002537744030000034
步骤9.3：最后进行更新过程的处理，得到最终的公交车行程时间预测值；
Pk|k＝(I-GkHk)Pk|k-1
Figure FDA0002537744030000035
式中，
Pk|k表示后验误差协方差矩阵，Gk表示卡尔曼增益。
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