CN113988658A - 智能站点动态调整和排班策略数据处理方法及系统 - Google Patents

智能站点动态调整和排班策略数据处理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能站点动态调整和排班策略数据处理方法及系统，该方法包括：动态数据获取步骤，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；策略数据生成步骤，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；计划调整步骤，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。本发明针对现有技术中固化的站点、人员、车辆排班计划，在遭遇路况、车况或司乘突发情况而进行基于动态变化和策略数据的调整，改善当前静态公交行车和排班计划，实现灵活调度动态调班。

Description

智能站点动态调整和排班策略数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及公交车智能排班领域，尤其指一种智能站点动态调整和排班策略数据处理方法及系统。
背景技术
公交车辆是公共交通的主要载体，是城市公民出行的主要选择，因此，大力发展公交出行已经成为全球各大城市解决交通拥挤的主要方案。在公交日常运营管理中，合理的公交调度是保证公交正常运行的关键所在。
传统公交调度方案是一种静态调度，静态调度假定公交出行环境是固定的，其根据站点的高峰时段固定发车间隔及司机排班。
现有技术中针对站点及排班计划，缺乏针对路况、车况或司乘突发情况的制定合理的排班计划的方案。
发明内容
本发明目的在于提供一种电力数据智能站点动态调整和排班数据处理方法，以静态排班计划和实际情况自动生成动态的行车计划和配车排班，以满足线路运营调度的客观需要。
一种智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，包括：
动态数据获取步骤，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；
策略数据生成步骤，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；
计划调整步骤，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。
优选地，本方法还包括：
行车排班的静态行车计划数据生成步骤，包括：
获取目标路线的驾驶人员、站点及车辆历史数据；
通过统计模型生成形成预设周期内的行车计划模板，所述行车计划模板中至少包含行车计划参数。
优选地，本方法还包括：
当策略中心生成调整策略数据时，基于预设周期内的行车计划模板生成临时行车计划模版，并将其作为该目标路线的当日行车计划模板。
优选地，本方法还包括：配车排班计划数据的生成步骤，包括：
针对目标班次预设周期内的行车计划参数，按照当前驾驶人员、车辆数量及站点的预设排班规则，生成配车排班计划数据。
优选地，本方法还包括：
当策略中心生成调整策略数据时，包括针对驾驶人员轮休、车辆调配突发的数据；
将配车排班计划数据调整为该目标路线的当日配车排班计划。
一种智能站点动态调整和排班系统，包括：
动态数据获取单元，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；
策略数据生成单元，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；
计划调整单元，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。
优选地，该系统还包括：
静态行车计划数据生成单元，配置为：
获取目标路线的驾驶人员、站点及车辆历史数据；
通过统计模型生成形成预设周期内的行车计划模板，所述行车计划模板中至少包含行车计划参数。
优选地，该系统还包括：
配车排班计划数据生成单元，配置为：
针对目标班次预设周期内的行车计划参数，按照当前驾驶人员、车辆数量及站点的预设排班规则，生成配车排班计划数据。
一种智能站点动态调整和排班策略数据处理设备，至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上方法。
一种智能站点动态调整和排班策略数据处理中心，采用如上智能站点动态调整和排班数据处理方法进行站点动态调整和排班数据处理。
本发明实施例中的智能站点动态调整和排班策略数据处理方法和系统，动态数据获取步骤，获取驾驶人员、站点及车辆相关动态数据；策略数据生成步骤，调整策略数据；计划调整步骤，调用计划数据结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。本发明针对现有技术中固化的站点、人员、车辆排班计划，在遭遇路况、车况或司乘突发情况而进行基于动态变化和策略数据，生成调整方案，改善当前静态公交行车和排班计划，实现灵活调度动态调班的技术目的。
附图说明
图1为现有技术中智能站点动态调整和排班数据处理方法的流程图；
图2为本发明实施例的智能站点动态调整和排班数据处理方法的一个流程图；
图3为本发明实施例的智能站点动态调整和排班数据处理方法的又一个流程图；
图4为本发明实施例的智能站点动态调整和排班策略数据处理系统的结构示意图；
图5为本发明实施例的智能站点动态调整和排班数据处理策略中心的结构示意图；
图6为本发明实施例的智能站点动态调整和排班策略数据处理设备结构示意图。
具体实施方式
基于本发明的技术问题，本发明目的在于提供一种电力数据智能站点动态调整和排班数据处理方法，以静态排班计划和实际情况自动生成动态的行车计划和配车排班，以满足线路运营调度的客观需要。
本发明具体实施方式涉及一种智能站点动态调整和排班数据处理方法和系统。
参考图1，示出了一种智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，包括：
S11:动态数据获取步骤，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；
所述驾驶人员的行为数据包括：通过车内摄像头采集的是否抽烟、是否注意力不集中，是否酒驾等图像数据进行判断，所述驾驶人员的动态数据即：驾驶人员发生酒驾等行为数据。所述站点地址和站点关联时间是静态计划中主要的参照，针对某101路公交车，街道A站点的位置，和到站的时间是高峰15分钟一班，平峰10分钟一班，站点地址和站点关联时间即：发生车辆到站时间严重后延或者车辆间隔不均匀的站点数据。所述车辆车辆数据包括：通过车辆车内即远程监控设备，对车辆发生故障、突发抛锚或道路管制下行车静止的状态进行采集。车辆车况的动态数据即：车辆因内部故障或外部管制发生非正常驾驶时的数据。
S12:策略数据生成步骤，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；
所述策略中心需要对当前的动态数据的判断，是否需要调整，以及调整的策略。
在本发明中，不仅需要对车况和站点的情况进行判断，还要进一步结合驾驶人员的行为数据进行判断。所述调整策略数据的得出，通过对图像处理机器学习结果、站点情况分时统计和车辆指标判断进行基于加权和深度学习模型的计算。机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
优选地，本方法还包括：
当策略中心生成调整策略数据时，基于预设周期内的行车计划模板生成临时行车计划模版，并将其作为该目标路线的当日行车计划模板。
所述预设周期内的行车计划是在静态行车计划基础上，按照当天针对站点的周期排班，如高峰、平峰和低谷时间段的行车计划，由于出现驾驶人员的非正常驾驶行为(以酒驾为例)而导致取消该驾驶人员该班次的驾驶计划，且需要在驾驶人员充足的情况下，满足当天行车计划需求。而将调整后的当日行车计划进行基于模板的保存和计划实施。
S13:计划调整步骤，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。
优选地，本方法还包括：
当策略中心生成调整策略数据时，包括针对驾驶人员轮休、车辆调配突发的数据；
将配车排班计划数据调整为该目标路线的当日配车排班计划。
进一步地，基于上述例子，在策略中心生成调整策略数据时，会因为车辆短缺或者驾驶人员不足的情况，而影响到行车计划的实施，因而调整策略数据的最终结果需要充分考虑到驾驶人员和车辆的忙闲状态，最终完成安排车辆配车和驾驶人员排班。
在本发明中，需要将驾驶人员、站点及车辆的情况均进行考量才能够完成完整的可实施的行车计划及配车排班计划数据。保证了计划调整的可靠性。
参考图2，本方法还包括：行车排班的静态行车计划数据生成步骤，包括：
S21:获取目标路线的驾驶人员、站点及车辆历史数据；
S22:通过统计模型生成形成预设周期内的行车计划模板，所述行车计划模板中至少包含行车计划参数。
在本实施例中，在过往的实际公交车运营过程中，站点的的高峰时段由于道路维护或者节假日等因素而产生高峰时段延长等情况，策略数据生成步骤实际上是需要从一段时间的历史数据中学习及训练，以完成统计模型和深度学习模型的更新，以更为准确地对形成计划模板进行改良。所述行车计划参数包括但不限于：某路公交车的出车台数、驾驶人员分配、发车间隔、车辆行驶速度及备用公交车数据。
参考图3，本发明还包括：配车排班计划数据的生成步骤，包括：
S31:获取目标班次预设周期内的行车计划参数；
S32:按照当前驾驶人员、车辆数量及站点的预设排班规则，生成配车排班计划数据。
一般情况下，配车排班计划数据是按照目标路线和目标班次进行基于站点数量、行车速度等固定比例及固定方式地配车排班，即使是策略中心生成调整策略数据时，也需要遵循已有的行车计划规律。
参考图4，示出了一种智能站点动态调整和排班系统，包括：
动态数据获取单元41，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；
策略数据生成单元42，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；
计划调整单元43，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。
本发明中该系统还包括：
静态行车计划数据生成单元44，配置为：
获取目标路线的驾驶人员、站点及车辆历史数据；
通过统计模型生成形成预设周期内的行车计划模板，所述行车计划模板中至少包含行车计划参数。
以及，配车排班计划数据生成单元45，配置为：
针对目标班次预设周期内的行车计划参数，按照当前驾驶人员、车辆数量及站点的预设排班规则，生成配车排班计划数据。
所述智能站点动态调整和排班策略数据处理系统的工作原理根据图1-3所述的方法进行。
参考图5，一种智能站点动态调整和排班策略数据处理中心，采用如上智能站点动态调整和排班数据处理方法进行站点动态调整和排班数据处理。
图中示出了该处理中心的集控计算器51，同时也可以配合图4中的智能站点动态调整和排班系统的各个单元完成智能站点动态调整和排班策略数据的处理。
图6示出了一种智能站点动态调整和排班策略数据处理设备，至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上方法。
如图6所示，计算设备60以通用计算设备的形式表现。计算设备60的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器61、上述至少一个存储器62、连接不同系统组件(包括存储器62和处理器61)的总线63。
总线63表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储器62可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)621和/或高速缓存存储器622，还可以进一步包括只读存储器(ROM)623。
存储器62还可以包括具有一组(至少一个)程序模块624的程序/实用工具625，这样的程序模块624包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
计算设备60也可以与一个或多个外部设备64(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与计算设备60交互的设备通信，和/或与使得该计算设备60能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口65进行。并且，计算设备60还可以通过网络适配器66与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器66通过总线63与用于计算设备60的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合计算设备60使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAI D系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
综上所述：
本发明实施例中的智能站点动态调整和排班策略数据处理方法和系统，动态数据获取步骤，获取驾驶人员、站点及车辆相关动态数据；策略数据生成步骤，调整策略数据；计划调整步骤，调用计划数据结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。本发明针对现有技术中固化的站点、人员、车辆排班计划，在遭遇路况、车况或司乘突发情况而进行基于动态变化和策略数据，生成调整方案，改善当前静态公交行车和排班计划，实现灵活调度动态调班的技术目的。
应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。
说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，其特征在于，包括：
动态数据获取步骤，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；
策略数据生成步骤，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；
计划调整步骤，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。
2.根据权利要求1所述的智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，其特征在于，还包括：
行车排班的静态行车计划数据生成步骤，包括：
获取目标路线的驾驶人员、站点及车辆历史数据；
通过统计模型生成形成预设周期内的行车计划模板，所述行车计划模板中至少包含行车计划参数。
3.根据权利要求1-2任一项所述的智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，其特征在于，还包括：
当策略中心生成调整策略数据时，基于预设周期内的行车计划模板生成临时行车计划模版，并将其作为该目标路线的当日行车计划模板。
4.根据权利要求1-2中任一项所述的智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，其特征在于，
还包括：配车排班计划数据的生成步骤，包括：
针对目标班次预设周期内的行车计划参数，按照当前驾驶人员、车辆数量及站点的预设排班规则，生成配车排班计划数据。
5.根据权利要求4所述的智能站点动态调整和排班策略数据处理方法，其特征在于，还包括：
当策略中心生成调整策略数据时，包括针对驾驶人员轮休、车辆调配突发的数据；
将配车排班计划数据调整为该目标路线的当日配车排班计划。
6.一种智能站点动态调整和排班系统，其特征在于，包括：
动态数据获取单元，获取驾驶人员、站点及车辆的动态数据，所述动态数据为驾驶人员行为数据、站点地址和站点关联时间、车辆车况数据；
策略数据生成单元，结合所述动态数据由策略中心针对目标路线，生成调整策略数据；
计划调整单元，调用预设周期内行车排班的静态行车计划数据及配车排班计划数据，结合所述调整策略数据，对目标路线的驾驶人员、站点及车辆的当前计划数据进行调整。
7.如权利要求6所述的智能站点动态调整和排班系统，其特征在于，还包括：
静态行车计划数据生成单元，配置为：
获取目标路线的驾驶人员、站点及车辆历史数据；
通过统计模型生成形成预设周期内的行车计划模板，所述行车计划模板中至少包含行车计划参数。
8.如权利要求6所述的智能站点动态调整和排班系统，其特征在于，还包括：
配车排班计划数据生成单元，配置为：
针对目标班次预设周期内的行车计划参数，按照当前驾驶人员、车辆数量及站点的预设排班规则，生成配车排班计划数据。
9.一种智能站点动态调整和排班策略数据处理设备，其特征在于，至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
10.一种智能站点动态调整和排班策略数据处理中心，其特征在于，采用权利要求1-5所述的智能站点动态调整和排班数据处理方法进行站点动态调整和排班数据处理。
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