CN112309116B - 一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置 - Google Patents

一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112309116B
CN112309116B CN202011190416.6A CN202011190416A CN112309116B CN 112309116 B CN112309116 B CN 112309116B CN 202011190416 A CN202011190416 A CN 202011190416A CN 112309116 B CN112309116 B CN 112309116B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bus
line
bus running
running line
characteristic parameters
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011190416.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112309116A (zh
Inventor
陈国俊
杨宇航
张抒扬
刘好德
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan University of Technology WUT
Original Assignee
Wuhan University of Technology WUT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan University of Technology WUT filed Critical Wuhan University of Technology WUT
Priority to CN202011190416.6A priority Critical patent/CN112309116B/zh
Publication of CN112309116A publication Critical patent/CN112309116A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112309116B publication Critical patent/CN112309116B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125Traffic data processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置,其利用公交车运行线路的线路长度、公交车运行线路的站点数量、公交车运行线路的交叉口数量、公交车运行线路的高需求站点数量以及公交车运行线路是否属于BRT线路等基本参数即可估算公交车停靠时间,适用范围广、且操作性强。

Description

一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置
技术领域
本发明涉及交通系统技术领域,尤其涉及一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置。
背景技术
公交车在公交站点的停靠时间是公交运行时间的重要组成部分,也是影响公交系统运行效率的重要因素,对公交车的停靠时间的可靠估算对改善公交运行服务水平具有重大意义。
目前,公交车在公交站点的停靠时间的获取方法主要为人工调研与GPS数据换算,其中:人工调研获取停靠时间需要耗费大量人力且不适用线网层面的工作;GPS数据无法准确获取公交停靠信息,同时受设备精度限制,获取线网停靠时间存在较大误差;另外,虽然智能公交调度系统是一种先进的公交管理系统,其能够获取可靠的线网运行数据,但当前该系统布设率较低,所以对许多城市而言,目前缺乏获取公交线网停靠时间数据的可靠方法。
发明内容
本发明所解决的问题是提供一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置,其基于公交运行路线的基础特征参数对公交车停靠时间进行估算,适用范围广、且操作性强。
本发明所采用的技术方案内容具体如下:
一种公交车停靠时间的估算方法,包括如下步骤:
获取公交车运行线路的基础特征参数;
基于基础特征参数,估算公交车运行线路的特征参数;
基于公交车运行线路的特征参数,估算公交车运行线路的停靠时间比例系数;
基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总运营行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间。
作为上述方案的优选,所述基础特征参数包括公交车运行线路的线路长度、公交车运行线路的站点数量、公交车运行线路的交叉口数量、公交车运行线路的高需求站点数量以及公交车运行线路是否属于BRT线路。
作为上述方案的优选,所述特征参数包括站点密度、交叉口密度、高需求站点率和是否属于BRT线路。
作为上述方案的优选,基于基础特征参数,估算公交车运行线路的特征参数的估算方法包括:
站点密度=公交车运行线路的站点数量/公交车运行线路的线路长度;
交叉口密度=公交车运行线路的交叉口数量/公交车运行线路的线路长度;
高需求站点率=公交车运行线路的高需求站点数量/公交车运行线路的站点数量;
是否属于BRT线路=0或1,当公交车运行线路属于BRT线路时,其取值为1;反之,则为0。
作为上述方案的优选,基于公交车运行线路的特征参数,估算公交车运行线路每个站点的停靠时间比例系数的公式为:
k=0.121+0.072×Ps-0.023×Pi+0.094×Ph+0.110×Pj
其中:k为公交车运行线路的停靠时间比例系数;Ps为站点密度;Pi为交叉口密度;Ph为高需求站点率;Pj为是否属于BRT线路的取值。
作为上述方案的优选,基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间的公式为:
DT=k×TT,其中:DT为公交车的总停靠时间,TT为公交车的总运营行程时间。
一种公交车停靠时间的估算装置,包括:
获取单元,所述获取单元用于获取公交车运行线路的基础特征参数;
第一估算单元,所述第一估算单元基于基础特征参数估算公交车运行线路的特征参数;
第二估算单元,所述第二估算单元基于公交车运行线路的特征参数估算公交车运行线路的停靠时间比例系数;
第三估算单元,所述第三估算单元基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
本发明公开了一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置,其利用公交车运行线路的线路长度、公交车运行线路的站点数量、公交车运行线路的交叉口数量、公交车运行线路的高需求站点数量以及公交车运行线路是否属于BRT线路等基本参数即可估算公交车停靠时间,适用范围广、且操作性强。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举较佳实施例,并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1为本发明所述的公交车停靠时间的估算方法的流程示意图;
图2为公交车每个运营班次的总停靠时间与总运营行程时间之间的拟合关系图;
图3为公交车的停靠时间比例系数在不同条件下的分布箱线图;
图4为济南市2019年9月份的197条公交车运行线路的停靠时间比例系数的实测结果和估算结果的比较。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下:
如图1所示,一种公交车停靠时间的估算方法,包括如下步骤:
获取公交车运行线路的基础特征参数;
基于基础特征参数,估算公交车运行线路的特征参数;
基于公交车运行线路的特征参数,估算公交车运行线路的停靠时间比例系数;
基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间,这是由于公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间与总运营行程时间密切相关,详见图2和图3。
该方法利用公交车运行线路的线路长度、公交车运行线路的站点数量、公交车运行线路的交叉口数量、公交车运行线路的高需求站点数量以及公交车运行线路是否属于BRT线路等基本参数即可估算公交车停靠时间,适用范围广、且操作性强。
作为上述方案的优选,所述基础特征参数包括公交车运行线路的线路长度、公交车运行线路的站点数量、公交车运行线路的交叉口数量、公交车运行线路的高需求站点数量以及公交车运行线路是否属于BRT线路。
需要说明的是,在本发明中,公交车运行线路的线路长度是指公交线路的起始站和终点站之间的行程距离;公交车运行线路的站点数量是指公交车运行线路运行过程中需要乘客上下车的站点的数量;公交车运行线路的高需求站点数量是指在以站点为中心、半径为300m的圆形区域内具有居民小区、医院、学校、商业区等居民出行需求点的站点的数量;公交车运行线路的交叉口数量是指公交车运行线路中交叉口的数量;BRT线路为快速公交系统线路。
作为上述方案的优选,所述特征参数包括站点密度、交叉口密度、高需求站点率和是否属于BRT线路。
作为上述方案的优选,基于基础特征参数,估算公交车运行线路的特征参数的估算方法包括:
站点密度=公交车运行线路的站点数量/公交车运行线路的线路长度;
交叉口密度=公交车运行线路的交叉口数量/公交车运行线路的线路长度;
高需求站点率=公交车运行线路的高需求站点数量/公交车运行线路的站点数量;
是否属于BRT线路=0或1,当公交车运行线路属于BRT线路时,其取值为1;反之,则为0。
作为上述方案的优选,基于公交车运行线路的特征参数,估算公交车运行线路的停靠时间比例系数的公式为:
k=0.121+0.072×Ps-0.023×Pi+0.094×Ph+0.110×Pj
其中:k为公交车运行线路的停靠时间比例系数;Ps为站点密度;Pi为交叉口密度;Ph为高需求站点率;Pj为是否属于BRT线路的取值。
在本发明中,发明人以济南市2019年9月份的197条公交车运行线路的相关数据为例,采用相对百分比误差率来验证停靠时间比例系数估算结果的准确性进行验证,具体计算时:首先计算2019年9月份197条公交线路的停靠时间比例系数估算结果;然后获取2019年9月份197条公交线路的停靠时间比例系数实测结果的均值;最后比较2019年9月份197条公交线路的停靠时间比例系数估算结果和实测结果的均值,具体计算结果参考图4。
经过计算,样本数据估算结果的拟合R方为0.711,平均相对误差为6.78%,说明该停靠时间比例系数估算结果的准确性较高。
作为上述方案的优选,基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间的公式为:
DT=k×TT,其中:DT为公交车的总停靠时间,TT为公交车的总行程时间。
需要说明的是,在本发明中,公交车运行线路的运营行程时间是利用电子路单数据得到的,获取方式简单快捷。
一种公交车停靠时间的估算装置,包括:
获取单元,所述获取单元用于获取公交车运行线路的基础特征参数;
第一估算单元,所述第一估算单元基于基础特征参数估算公交车运行线路的特征参数;
第二估算单元,所述第二估算单元基于公交车运行线路的特征参数估算公交车运行线路的停靠时间比例系数;
第三估算单元,所述第三估算单元基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间。
需要说明的是,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。

Claims (1)

1.一种公交车停靠时间的估算方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取公交车运行线路的基础特征参数;
基于基础特征参数,估算公交车运行线路的特征参数;
基于公交车运行线路的特征参数,估算公交车运行线路的停靠时间比例系数;
基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间;
所述基础特征参数包括公交车运行线路的线路长度、公交车运行线路的站点数量、公交车运行线路的交叉口数量、公交车运行线路的高需求站点数量以及公交车运行线路是否属于BRT线路;
公交车运行线路的线路长度是指公交线路的起始站和终点站之间的行程距离;公交车运行线路的站点数量是指公交车运行线路运行过程中需要乘客上下车的站点的数量;公交车运行线路的高需求站点数量是指在以站点为中心、半径为300m的圆形区域内具有居民小区、医院、学校、商业区的站点的数量;公交车运行线路的交叉口数量是指公交车运行线路中交叉口的数量;BRT线路为快速公交系统线路;
所述特征参数包括站点密度、交叉口密度、高需求站点率和是否属于BRT线路;
基于基础特征参数,估算公交车运行线路的特征参数的估算方法包括:
站点密度=公交车运行线路的站点数量/公交车运行线路的线路长度;
交叉口密度=公交车运行线路的交叉口数量/公交车运行线路的线路长度;
高需求站点率=公交车运行线路的高需求站点数量/公交车运行线路的站点数量;
是否属于BRT线路=0或1,当公交车运行线路属于BRT线路时,其取值为1;反之,则为0;
基于公交车运行线路的特征参数,估算公交车运行线路的停靠时间比例系数的公式为:
k=0.121+0.072×Ps-0.023×Pi+0.094×Ph+0.110×Pj
其中:k为公交车运行线路的停靠时间比例系数;Ps为站点密度;Pi为交叉口密度;Ph为高需求站点率;Pj为是否属于BRT线路的取值;
基于公交车运行线路的停靠时间比例系数和公交车运行线路每个运营班次的总行程时间估算公交车每个运营班次的总停靠时间的公式为:
DT=k×TT,其中:DT为公交车的总停靠时间,TT为公交车的总行程时间。
CN202011190416.6A 2020-10-30 2020-10-30 一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置 Active CN112309116B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011190416.6A CN112309116B (zh) 2020-10-30 2020-10-30 一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011190416.6A CN112309116B (zh) 2020-10-30 2020-10-30 一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112309116A CN112309116A (zh) 2021-02-02
CN112309116B true CN112309116B (zh) 2022-08-05

Family

ID=74332806

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011190416.6A Active CN112309116B (zh) 2020-10-30 2020-10-30 一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112309116B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102081859A (zh) * 2009-11-26 2011-06-01 上海遥薇实业有限公司 一种公交车到站时间预测模型控制方法
CN102157062A (zh) * 2011-04-19 2011-08-17 东南大学 获取公交专用道停靠站通行能力的方法
CN103593988A (zh) * 2013-11-08 2014-02-19 东南大学 一种路内侧公交停靠站转向公交车辆排序方法
CN104318758A (zh) * 2014-11-05 2015-01-28 东南大学 基于多层次多模式的公交线网规划方法
CN107341960A (zh) * 2017-09-04 2017-11-10 江苏未来智慧交通科技有限公司 一种基于公交车实时定位信息的主动公交信号优先控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102081859A (zh) * 2009-11-26 2011-06-01 上海遥薇实业有限公司 一种公交车到站时间预测模型控制方法
CN102157062A (zh) * 2011-04-19 2011-08-17 东南大学 获取公交专用道停靠站通行能力的方法
CN103593988A (zh) * 2013-11-08 2014-02-19 东南大学 一种路内侧公交停靠站转向公交车辆排序方法
CN104318758A (zh) * 2014-11-05 2015-01-28 东南大学 基于多层次多模式的公交线网规划方法
CN107341960A (zh) * 2017-09-04 2017-11-10 江苏未来智慧交通科技有限公司 一种基于公交车实时定位信息的主动公交信号优先控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
公交线路停靠时间比例特性及影响因素分析;杨宇航 等;《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》;20210831;第45卷(第4期);第643-648页 *
淮安市公交车在站停靠时间特性分析;吴鼎新 等;《物流工程与管理》;20181231;第40卷(第283期);第111-114页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112309116A (zh) 2021-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN100463009C (zh) 一种交通信息融合处理方法和系统
CN101183006B (zh) 一种导航系统剩余时间确定方法、装置及导航系统
CN113505471B (zh) 一种河流断面污染物浓度预测计算方法
CN103578267A (zh) 基于公交gps数据的公交到站预测方法及系统
Aloquili et al. Automatic vehicle location tracking system based on GIS environment
CN105096642B (zh) 考虑gps数据延迟影响的实时公交到站时间预测方法
CN108279017A (zh) 一种在导航过程中实时计算和添加途经点的方法
CN103838868B (zh) 一种基于多公交线路运行数据融合的城市公交到站时间预测方法
CN104376383A (zh) 一种基于地理信息系统的电网电压监视与预测系统及方法
CN104599499B (zh) 一种分布式统计交通位置的方法及装置
CN110867090B (zh) 一种基于公交车载gps数据的相邻公交物理站点间平均行程时间计算方法及系统
CN111738484B (zh) 一种公交站点选址的方法、装置及计算机可读存储介质
CN110826862B (zh) 一种城市输电电网网架的规划系统及方法
CN104392113B (zh) 一种近海海面冷空气大风风速的估算方法
CN107180538A (zh) 一种车载轨迹运行方向的识别方法
CN112309116B (zh) 一种公交车停靠时间的估算方法及估算装置
CN103591996A (zh) 一种分流制雨水管网内涝预警及应急响应装置及方法
Chang et al. Traffic congestion identification method based on GPS equipped floating car
Raiyn Speed adaptation in urban road network management
CN110599089A (zh) 隔离带位置确定方法、装置、存储介质和电子设备
CN105574773A (zh) 一种确定电网理论污秽等级变化的方法
CN113507108A (zh) 一种基于区域划分的配电网线损估计方法
CN113077648A (zh) 公交车辆实时站点预测方法和系统
CN102128914A (zh) 一种水质量预测、评价的等浓度线方法
CN111276002A (zh) 一种基于服务瓶颈站点识别的公交调度方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant