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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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
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;
式中,
步骤6:根据RFID基站间的平均行程时间确定时间窗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的公交车流量与
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:
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:
式中,
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;
wk=|rk|/∑k∈trips|rk|
式中,
wk和rk分别代表第k阶相应的权重及自相关系数;
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:
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;
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
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;
式中,
步骤6:根据RFID基站间的平均行程时间确定时间窗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的公交车流量与
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:
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:
式中,
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;
wk=|rk|/∑k∈trips|rk|
式中,
wk和rk分别代表第k阶相应的权重及自相关系数;
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:
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;
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
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;
式中,
步骤6:根据RFID基站间的平均行程时间确定时间窗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的公交车流量与
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:
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:
式中,
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;
wk=|rk|/∑k∈trips|rk|
式中,
wk和rk分别代表第k阶相应的权重及自相关系数;
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