CN112669604B - 城市交通调度方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了城市交通调度方法及装置，方法包括获取历史交通数据和拥堵数据，计算得到行驶公共车辆缺口数据；根据历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。本申请实施例提供的技术方案通过对历史交通数据和过往拥堵数据进行采集，将乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据均作为考量因素构建交通调度模型，当接到实时的出行调度需求，通过交通调度模型可以智能化、高效输出调度结果，帮助克服调配不均的问题。

Description

城市交通调度方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及城市交通技术领域，尤其涉及城市交通调度方法及装置。

背景技术

随着城市人口和机动车保有量的增加，城市交通经常出现拥堵、缓行等情况，城市交通运行效率低，出行效率下降。

智能城市离不开城市交通管理智能化，“公交优先”是我国城市交通发展的基本政策之一，旨在优先发展公共交通系统满足日益增长的居民出行需求，缓解城市机动车保有量持续上升与有限的交通资源形成矛盾。目前交通出行需求剧增，但是传统技术中城市交通在调度方式上往往是事先设计好交通线路之后就固定下来，通常采取定时定线的运营模式以及低效的人工调度，普遍存在调配不均的问题，同时也更不能适应不同时间段、不同环境因素时的车辆调度。

发明内容

本申请实施例提供城市交通调度方法及装置，以通过历史数据构建模型，从而可以智能化输出在多种复杂因素下的调度方案。

在第一方面，本申请实施例提供了城市交通调度方法，包括：

获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据；

获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数；

根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型；

接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆；

将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

进一步的，根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型，包括：

根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；

将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；

将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型。

进一步的，调度备用公共车辆的方式为针对每一类的行驶公共车辆缺口数据从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至该类行驶公共车辆中。

进一步的，所述出行指令还携带有出行紧急指数；

根据出行紧急指数获取每一辆行驶公共车辆的调度优先级，按照调度优先级从高至低的排列顺序从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至行驶公共车辆中。

进一步的，还包括：

获取最优规划路径中途径的全部途径公共交通站点，并筛选出与该最优规划路径对应的公共车辆数据中的公共车辆的目标站点；

根据途径公共交通站点和目标站点获取非目标站点，所述途径公共交通站点由目标站点和非目标站点组成；

将非目标站点作为所述公共车辆的临时目标站点，以使所述公共车辆到达临时目标站点时停车。

进一步的，根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型，包括：

按照预设比例将一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据作为训练数据，另一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据为检验数据；

根据训练数据构建若干初始交通调度函数，输入检验数据至初始交通调度函数以从若干初始交通调度函数获取最优的初始交通调度函数作为交通调度模型。

进一步的，接收到出行指令后，当根据乘客出行数据检测到环境数据为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的备用公共交通从备用公共车辆数据中删除；

将乘客出行数据、删除对应有不适应于雨天出行的备用公共交通后的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

在第二方面，本申请实施例提供了城市交通调度装置，包括：

历史数据获取模块：用于获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据；

拥堵数据获取模块：用于获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数；

调度模型构建模块：用于根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型；

出行指令接收模块：用于接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆；

调度结果输出模块：用于将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

进一步的，调度模型构建模块具体包括：

路径规划子模块：用于根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；

车辆调度子模块：用于将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；

模型建立子模块：用于将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型。

进一步的，调度备用公共车辆的方式为针对每一类的行驶公共车辆缺口数据从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至该类行驶公共车辆中。

进一步的，所述出行指令还携带有出行紧急指数；

根据出行紧急指数获取每一辆行驶公共车辆的调度优先级，按照调度优先级从高至低的排列顺序从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至行驶公共车辆中。

进一步的，还包括：

目标站点获取模块：用于获取最优规划路径中途径的全部途径公共交通站点，并筛选出与该最优规划路径对应的公共车辆数据中的公共车辆的目标站点；

非目标站点获得模块：用于根据途径公共交通站点和目标站点获取非目标站点，所述途径公共交通站点由目标站点和非目标站点组成；

临时停车模块：用于将非目标站点作为所述公共车辆的临时目标站点，以使所述公共车辆到达临时目标站点时停车。

进一步的，调度模型构建模块还包括：

数据分类子模块：用于按照预设比例将一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据作为训练数据，另一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据为检验数据；

模型训练及检验子模块：用于根据训练数据构建若干初始交通调度函数，输入检验数据至初始交通调度函数以从若干初始交通调度函数获取最优的初始交通调度函数作为交通调度模型。

进一步的，接收到出行指令后，当根据乘客出行数据检测到环境数据为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的备用公共交通从备用公共车辆数据中删除；

将乘客出行数据、删除对应有不适应于雨天出行的备用公共交通后的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

在第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的城市交通调度方法。

在第四方面，本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面所述的城市交通调度方法。

本申请实施例通过对历史交通数据和过往拥堵数据进行采集，将乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据均作为考量因素构建交通调度模型，当接到实时的出行调度需求，通过交通调度模型可以智能化、高效输出调度结果，帮助城市交通调度能满足复杂的因素变化，克服调配不均的问题。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种城市交通调度方法的流程图；

图2是本申请实施例提供的另一种城市交通调度方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的另一种城市交通调度方法的流程图；

图4是本申请实施例提供的一种城市交通调度装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本申请具体实施例作进一步的详细描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

本申请实施例提供城市交通调度方法及装置，通过对历史交通数据和过往拥堵数据进行采集，将乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据均作为考量因素构建交通调度模型，当接到实时的出行调度需求，通过交通调度模型可以智能化、高效输出调度结果，帮助城市交通调度能满足复杂的因素变化，克服调配不均的问题。

图1至图3给出了本申请三种不同实施例提供的的流程图，本申请实施例提供的城市交通调度方法可以由城市交通调度装置来执行，该城市交通调度装置可以通过硬件和/或软件的方式实现，并集成在计算机设备中。

本申请实施例可应用于服务器端、处理器端，作为数据的接收端，根据采集的数据进行处理和运算。采集的数据来自于与城市交通相关的各项采集设备，包括智能终端、公共交通车辆上的读卡设备和定位装置、安装在城市街道的摄像机等，各项采集设备作为发送端。接收端与发送端之间通过通信网络进行通信，该网络可以为广域网、局域网。接收端与发送端之间的连接可以通过有线网络也可以通过无线网络通信，可以直接通信也可以间接通信。终端包括任何智能设备，如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能手表等智能设备，同时，智能终端还可以是服务器本身。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以提供云服务器、云数据库、云计算、云通信、大数据库和人工智能平台等基础云计算服务器的云服务器。

下述以城市交通调度装置执行城市交通调度方法为例进行描述。参考图1，该城市交通调度方法包括：

S101：获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件。

本申请实施例中，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据。乘客出行数据包括乘客出行时间、出行目的地、出行人数，还可以包括意向乘坐车辆等等。备用公共车辆数据用于表示当前时间段下，空闲的公共车辆，主要包括停留在公共车辆终点站的公共车辆。本申请实施例的公共车辆不仅仅包含传统意义的公共车辆类型，如公交车、地铁，还包括例如网约车、共享单车、共享电动车。相对于备用公共车辆数据，行驶公共车辆数据用于表示当前时间段行驶在路上的、或者被使用的公共车辆数据。结合公共车辆上的定位装置，可以分别获得每一辆公共车辆的当前位置、所述街区等等，根据乘客出行数据，可以获得每一辆公共车辆上的乘客人数。

S102：获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数。

获取与交通事件对应时间段的拥堵数据意味着获取若干组与历史交通数据一一对应的拥堵数据。每一组历史交通数据，对应一个时间段，同时也对应一组拥堵数据。每一组拥堵数据包括交通网上目前处于拥堵状态的拥堵街道，携带有拥堵街道的地址，同时也携带拥堵街道对应的拥堵指数。

根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算行驶公共车辆缺口数据主要是通过计算乘客出行数据中的出行需求与行驶公共车辆数据的不匹配度，该不匹配度则实际上是行驶公共车辆缺口数据。例如，在一段时间内，出行需求需要5辆A路线公交车，3趟B路线地铁，但是实际行驶公共车辆数据中，包含有对应该时间段的2辆A路线公交车以及2趟B路线地铁，则行驶公共车辆缺口数据包括3辆A路线公交车和1趟B路线地铁。

S103：根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型。

本申请通过构建交通调度模型的方式以后续便利于对调度结果的及时和智能化输出。在本申请实施例中，构建交通调度模型具体包括：

根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型。

获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径也即是，获取该公共车辆数据中对应的公共车辆的起始站和终点站，以及该公共车辆的原出行路径，根据原出行路径、起始站和终点站，计算出与原出行路径最匹配、且避开拥堵街道的最优规划路径。

每一类行驶公共车辆不仅仅是指不同类型的公共车辆，例如公交车与地铁为不同类型的公共车辆，同时也包括不同路线的同一种类型的公共车辆，例如A路线公交车和B路线公交车。

S104：接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆。

出行指令由乘客发起，可以由乘客通过智能终端主动发起，或者是由乘客在乘车时，通过车辆上的读卡设备检测乘客的卡片触发。当接收到乘客的出行指令，则获得当前时间段的用公共车辆数据和行驶公共车辆数据。

本实施例中，所述出行指令还携带有出行紧急指数。根据出行紧急指数获取每一辆行驶公共车辆的调度优先级，按照调度优先级从高至低的排列顺序从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至行驶公共车辆中。也即是，优先对调度优先级高的行驶公共车辆实施调度计划。

S105：将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

在本申请实施例中，调度备用公共车辆的方式为针对每一类的行驶公共车辆缺口数据从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至该类行驶公共车辆中。

如图2所示，本申请实施例还提供另一种城市交通调度方法，包括：

S201：获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件。本申请实施例中，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据。

S202：获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数。

S203：根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型。

与实施例一相同的，本实施例构建交通调度模型包括：根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型。

S204：接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆。

S205：将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

S206：获取最优规划路径中途径的全部途径公共交通站点，并筛选出与该最优规划路径对应的公共车辆数据中的公共车辆的目标站点。

S207：根据途径公共交通站点和目标站点获取非目标站点，所述途径公共交通站点由目标站点和非目标站点组成。

例如，全部途径公共交通站点包括a，b，c，d；对应公共车辆原途径的站点为a，a1，b，b2，d，则a，b和d均为目标站点，c为非目标站点。

S208：将非目标站点作为所述公共车辆的临时目标站点，以使所述公共车辆到达临时目标站点时停车。设立c为临时目标站点，所述公共车辆将c作为临时目标站点，该公共车辆在本次行驶过程中，经过该临时目标站点时停靠。

本实施例在实施例一的基础上，还增加了对公共车辆的当前行径路线进行站点的即时规划，从而可以进一步缓解交通压力，合理利用资源。

图3示出了另外一种城市交通调度方法，包括：

S301：获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件。本申请实施例中，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据。

S302：获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数。

S303：根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型。

与实施例一不同的，本实施例构建交通调度模型包括：按照预设比例将一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据作为训练数据，另一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据为检验数据；根据训练数据构建若干初始交通调度函数，输入检验数据至初始交通调度函数以从若干初始交通调度函数获取最优的初始交通调度函数作为交通调度模型。

S304：接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆。根据乘客出行数据中的环境数据，判断当前天气是否为雨天。

S305：将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

当根据乘客出行数据检测到环境数据为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的备用公共交通从备用公共车辆数据中删除；将乘客出行数据、删除对应有不适应于雨天出行的备用公共交通后的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

例如共享单车和共享电动车为不适应于雨天出行的公共交通，当备用公共交通数据中包含共享单车和共享电动车时，将共享单车和共享电动车从备用公共车辆数据中删除，以使后续输出的调度结果中，不包含共享单车和共享电动车的出行方式。

如图4所示，本申请实施例还提供城市交通调度装置，包括历史数据获取模块41、拥堵数据获取模块42、调度模型构建模块43、出行指令接收模块44和调度结果输出模块45。历史数据获取模块41用于获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据。拥堵数据获取模块42用于获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数。调度模型构建模块43用于根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型。出行指令接收模块44用于接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆。调度结果输出模块45用于将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

调度模型构建模块45具体包括：

路径规划子模块，用于根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；车辆调度子模块：用于将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；模型建立子模块：用于将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型。

在另一种可实施方案中，调度模型构建模块45具体为：

数据分类子模块：用于按照预设比例将一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据作为训练数据，另一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据为检验数据；模型训练及检验子模块：用于根据训练数据构建若干初始交通调度函数，输入检验数据至初始交通调度函数以从若干初始交通调度函数获取最优的初始交通调度函数作为交通调度模型。

优选的，调度备用公共车辆的方式为针对每一类的行驶公共车辆缺口数据从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至该类行驶公共车辆中。

本实施例中，所述出行指令还携带有出行紧急指数；根据出行紧急指数获取每一辆行驶公共车辆的调度优先级，按照调度优先级从高至低的排列顺序从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至行驶公共车辆中。

本实施例提供的城市交通调度装置还包括：目标站点获取模块：用于获取最优规划路径中途径的全部途径公共交通站点，并筛选出与该最优规划路径对应的公共车辆数据中的公共车辆的目标站点；非目标站点获得模块：用于根据途径公共交通站点和目标站点获取非目标站点，所述途径公共交通站点由目标站点和非目标站点组成；临时停车模块：用于将非目标站点作为所述公共车辆的临时目标站点，以使所述公共车辆到达临时目标站点时停车。

作为本实施例优选的实施方式，接收到出行指令后，当根据乘客出行数据检测到环境数据为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的备用公共交通从备用公共车辆数据中删除；将乘客出行数据、删除对应有不适应于雨天出行的备用公共交通后的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

本申请实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明所述的城市交通调度方法。

本申请实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的城市交通调度方法，该城市交通调度方法包括：获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据；获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数；根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型；接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆；将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

存储介质——任何的各种类型的存储器设备或存储设备。术语“存储介质”旨在包括：安装介质，例如CD-ROM、软盘或磁带装置；计算机系统存储器或随机存取存储器，诸如DRAM、DDR RAM、SRAM、EDO RAM，兰巴斯(Rambus)RAM等；非易失性存储器，诸如闪存、磁介质(例如硬盘或光存储)；寄存器或其它相似类型的存储器元件等。存储介质可以还包括其它类型的存储器或其组合。另外，存储介质可以位于程序在其中被执行的第一计算机系统中，或者可以位于不同的第二计算机系统中，第二计算机系统通过网络(诸如因特网)连接到第一计算机系统。第二计算机系统可以提供程序指令给第一计算机用于执行。术语“存储介质”可以包括可以驻留在不同位置中(例如在通过网络连接的不同计算机系统中)的两个或更多存储介质。存储介质可以存储可由一个或多个处理器执行的程序指令(例如具体实现为计算机程序)。

当然，本申请实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的城市交通调度方法，还可以执行本申请任意实施例所提供的城市交通调度方法中的相关操作。

上述实施例中提供的城市交通调度装置、设备及存储介质可执行本申请任意实施例所提供的城市交通调度方法，未在上述实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请任意实施例所提供的城市交通调度方法。

上述仅为本申请的较佳实施例及所运用的技术原理。本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行的各种明显变化、重新调整及替代均不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由权利要求的范围决定。

Claims (9)

1.城市交通调度方法，其特征在于，包括：

获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据；

获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数；

根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型，其中，包括：

根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；

将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；

将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型；

接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆；

将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

2.根据权利要求1所述的城市交通调度方法，其特征在于，调度备用公共车辆的方式为针对每一类的行驶公共车辆缺口数据从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至该类行驶公共车辆中。

3.根据权利要求2所述的城市交通调度方法，其特征在于，所述出行指令还携带有出行紧急指数；

根据出行紧急指数获取每一辆行驶公共车辆的调度优先级，按照调度优先级从高至低的排列顺序从备用公共车辆数据中调度对应数量的备用公共车辆补充至行驶公共车辆中。

4.根据权利要求1所述的城市交通调度方法，其特征在于，还包括：

获取最优规划路径中途径的全部途径公共交通站点，并筛选出与该最优规划路径对应的公共车辆数据中的公共车辆的目标站点；

根据途径公共交通站点和目标站点获取非目标站点，所述途径公共交通站点由目标站点和非目标站点组成；

将非目标站点作为所述公共车辆的临时目标站点，以使所述公共车辆到达临时目标站点时停车。

5.根据权利要求1所述的城市交通调度方法，其特征在于，根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型，包括：

按照预设比例将一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据作为训练数据，另一部分的历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据为检验数据；

根据训练数据构建若干初始交通调度函数，输入检验数据至初始交通调度函数以从若干初始交通调度函数获取最优的初始交通调度函数作为交通调度模型。

6.根据权利要求1所述的城市交通调度方法，其特征在于，接收到出行指令后，当根据乘客出行数据检测到环境数据为雨天时，将对应有不适应于雨天出行的备用公共交通从备用公共车辆数据中删除；

将乘客出行数据、删除对应有不适应于雨天出行的备用公共交通后的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

7.城市交通调度装置，其特征在于，包括：

历史数据获取模块：用于获取若干历史交通数据，所述历史交通数据包括对应时间段的交通事件，所述交通事件包括乘客出行数据、备用公共车辆数据、行驶公共车辆数据、环境数据；

拥堵数据获取模块：用于获取与交通事件对应时间段的拥堵数据，并根据乘客出行数据和行驶公共车辆数据计算得到行驶公共车辆缺口数据；所述拥堵数据包括拥堵街道和拥堵指数；根据拥堵数据中的拥堵街道，获取当前时间段位于所述拥堵街道中的公共车辆数据，并获取任一所述公共车辆数据对应的最优规划路径，所述最优规划路径中不涵盖所述拥堵街道；将行驶公共车辆缺口数据按照公共车辆不同的行驶路线进行分类，形成若干类行驶公共车辆缺口数据，针对每一类行驶公共车辆缺口数据形成调度备用公共车辆的方式；将历史交通数据作为模型的输入，将所述最优规划路径以及调度备用公共车辆的方式作为模型的输出构建交通调度模型；

调度模型构建模块：用于根据所述历史交通数据、拥堵数据和行驶公共车辆缺口数据构建交通调度模型；

出行指令接收模块：用于接收出行指令，所述出行指令携带有乘客出行数据；获取当前的备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据；所述备用公共车辆数据包括若干备用公共车辆，所述行驶公共车辆包括若干行驶公共车辆；

调度结果输出模块：用于将乘客出行数据、备用公共车辆数据和行驶公共车辆数据组成当前的交通数据输入至交通调度模型中，以输出调度结果。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6任一所述的城市交通调度方法。

9.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-6任一所述的城市交通调度方法。

Images