CN115063978B - 一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法 - Google Patents

一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，涉及数字孪生技术领域。本发明方法包括：通过感知设备采集车辆实体信息和公交线路信息，并对采集到的实体信息进行清洗；根据实体信息和公交线路信息，通过公交仿真算法得到公交仿真模型；根据站点位置对仿真模型中的公交线路进行划分，划分成站点路段和行驶路段，并对实体信息按所属路段分类；使用公交到站时间预测网络分别预测公交在站点停留的时间和公交在站点间正常行驶的时间。本方法可以更加精确的预测出公交车到站时间，可以构建出真实映射、同步可视化的数字孪生模型，为交通管理、规划、建设等提供了新思路，有助于提高公交服务的总体水平。

Description

一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法
技术领域
本发明涉及数字孪生技术领域，并且更具体地，涉及一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法。
背景技术
城市公共交通出行方式具有能源消耗低、污染程度低、运输能力高等方面优势，使其成为世界各国共同倡导发展的一种交通出行方式，建设高水平的公共交通出行服务也成为一种必然趋势。虽然公交站点的覆盖率远比地铁要高，但是由于公交系统复杂且受干扰较大，加上当前公交车到站时间预测的研究仍不成熟，导致乘客不能准确把握行程时间，公交潜在优势难以转化成实际优势。
公交企业现有的到站时间预测策略，通常都是根据历史行程数据来估计当前的公交到站时间，然而历史行程数据存在滞后性并且会导致实时预测的响应缓慢，这样并不能有效提升公交整体服务效率和效益。在大数据时代，基于数字孪生基本理论，设计基于数字孪生和人工智能算法的公交车到站时间预测方法，利用感知设备采集到的数据进行公交到站时间滚动式预测，并且考虑到了温湿度、天气、路况等环境因素对到站时间的影响，可以更加准确的预测公交车的到站时间，从而实现公交运行的全周期闭环式动态管控。
公开号为CN 113177377A的中国专利公开了“一种基于数字孪生的智慧城市轨道交通线网管理系统”，将数字孪生技术应用在智慧城市轨道交通线网的建设上，使得智慧城市轨道交通线网的建设更加智能完善，但是由于现实中公交系统比轨道交通复杂的多，不能直接将轨道系统的到站时间预测方法和调度方案应用到公交系统上。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其目的在于使用数字孪生技术和人工智能算法解决公交到站时间预测问题，滚动式预测公交到站时间，优化公交的运营过程，提高整体作业效率。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，包括如下步骤：
步骤（1），通过感知设备采集车辆实体信息和公交线路信息，并对采集到的实体信息进行清洗；
步骤（2），根据实体信息和公交线路信息，通过公交仿真算法得到公交仿真模型；
步骤（3），根据站点位置对公交仿真模型中的公交线路进行划分，划分成站点路段和行驶路段，并对实体信息按所属路段分类；
步骤（4），使用公交到站时间预测网络分别预测公交车在站点停留的时间和公交车在站点间正常行驶的时间；
步骤（5），将预测出的到站时间应用到公交系统实体。
进一步的，步骤（1）中使用到的感知设备包括：公交视频监控、交互式智能站台、公交GPS、公交报站设备和温湿度记录仪，使用感知设备采集车辆实体信息和公交线路信息；
所述实体数据分为物理数据和环境数据，其中物理数据包括：时间戳、发车时间、发车站点编号、目标站点编号、公交编号、GPS数据、车速、车辆的乘客数量、车辆的最大载客量、道路的人口密度；环境数据包括：当前时刻的温湿度、路况和天气情况；
公交线路信息包括公交车的尺寸、公交线路的长度、可通行的车道信息、站点位置信息、公交专用道位置信息，交通信号灯，交通指示标志的位置信息。
进一步的，步骤（1）中对实体信息进行数据清洗的步骤包括：
首先，对物理数据进行清洗；在参考历史公交运行数据的前提下，人工定义采集到的公交车物理数据的容错范围，并根据该范围对物理数据进行清洗，要求只要超出容错范围的数据都算是错误的数据，去除重复、错误的数据，并且使用平均值对不完整的数据进行补充，保证每个路段上的各时刻信息都完整；
然后，对环境数据进行清洗；在充分考虑当地气候特点的前提下，定义可能出现的天气情况，包括弱降水、强降水、雾霾、刮风、晴天、阴天、扬沙和沙尘暴，根据不同天气对公交车运行速度的影响力度不同，将不同天气情况转化成不同大小的数值，要求转化后的数值范围在0到10之间，便于输入到公交到站时间预测网络中进行学习。
进一步的，步骤（2）中公交仿真算法流程具体包括：
首先，根据处理后的公交实体信息和公交线路信息，可以得到公交车编号、目标站点编号、公交车实体的尺寸数据、运行路线距离、可通行的车道信息、站点位置、交通指示标志位置以及公交专用道位置；然后，按照一定的比例对公交实体和公交线路进行缩放，得到缩放后的实体尺寸信息和位置信息，通过仿真软件构建公交仿真模型，能够真实刻画和映射物理车辆的真实运行状态；最后，在动态实时连接技术的支持下，实现实体公交车与虚拟仿真模型的实时信息交互，对仿真模型中的公交到站时间进行校验，修改仿真模型中的逻辑错误，使得仿真模型可以按照预想的状态运行。
进一步的，公交仿真模型是多维度融合的模型Mbus，包含：物理模型m1、几何模型m2、行为模型m3、规则模型m4以及通信服务模型m5，即Mbus={m1,m2,m3,m4,m5}。
其中，物理模型包括：基础路网模块、公交站点模块、公交线路模块和公交车模块；其中，基础路网模块中根据道路航拍数据以及城市道路规划图，建立路段和连接段，并标注出公交专用道；公交站点模块在基础路网模型的基础上，创建路段中的公交站点，以站点为中心10米的范围都属于公交站点区域，公交站点的数据与实际的智能站台的数据相一致；公交线路模块标注了公交车辆的运行路线，可以实时显示路线上的公交车位置，以及事故频发路段；公交车模块记录了当前公交车的发车时间、到站时间、载客量、公交车编号、经纬度；几何模型体现了公交车的外形、交通信号灯的位置以及道路的尺寸，每个组件的尺寸都是按照同样的比例对实体进行缩放得到的；行为模型记录了公交车的运行路线，以及公交车的速度变化过程，相关数据由车辆的GPS设备获得；规则模型包含公交运行状态监控指标，具体由路段平均速度、乘客拥挤比例、线路运行效率参数构成；通讯服务模型通过提供一个适配器与其它模型交流，实现各模型间的信息交互。
进一步的，步骤（3）中按照公交站点位置对公交线路进行划分，首先对路线上的每个站点进行编号1到n，根据站点个数n将公交线路R分成n-1段，对每一段R i (1≤i≤n-1)进行细分得到站点路段和行驶路段，其中站点路段为以站点为中心前后延伸10米的路段，行驶路段为发车站点区域到目标站点区域之间的路段；其中公交总线路表示为：
Figure 133862DEST_PATH_IMAGE001
其中，Rn-1表示编号为n-1的站点到编号为n的站点间的路段，R i stop 表示第i段的站点路段，R i run 表示第i段的行驶路段。
进一步的，步骤（3）中对实体信息按所属路段分类的步骤包括：
步骤3.1，使用采集到的物理数据和环境数据构建预测到站时间模型的数据集，可表示为：
Figure 880363DEST_PATH_IMAGE002
其中，T n 是时间戳，Ts n 是发车时间，S n 是发车站点编号，E n 是目标站点编号，Id n 是公交编号，Lo n 、La n 分别表示公交车当前时刻的经纬度信息，Vel n 是车速，Pa n 是车辆的乘客数量，Den n 是道路的人口密度，C n 是温度，H n 是湿度，Wc n 是天气情况，L n 是路况，n表示数据编号；
步骤3.2，对构建的数据集Data n 按照路段进行细分，可以分为站点停留数据集Stop n 和正常行驶数据集Run n ，这两个数据集中又包括物理数据V n 和环境数据W n ，可表示为：
Figure 863363DEST_PATH_IMAGE003
其中，V n stop 包括：站点路段的时间戳、公交编号、公交车当前时刻的经纬度信息、车辆的乘客数量；W n stop 包括站点路段的温度、湿度、天气情况；V n run 包括：正常行驶路段的时间戳、公交编号、发车时间、发车站点编号、目标站点编号、公交车当前时刻的经纬度信息、车速、车辆的乘客数量；W n run 包括正常行驶路段的人口密度、温度、湿度、天气情况、路况；
步骤3.3，构建数据中心，对Data n 数据进行存储计算，提供高效的数据查询手段，为信息服务提供必要的支撑。
进一步的，步骤（4）中公交车的到站时间的计算公式可表示为：
Figure 586468DEST_PATH_IMAGE004
其中，S i end 表示公交车到达编号i站点的时刻，
Figure 994316DEST_PATH_IMAGE005
表示公交车在编号i-1站点范围 内停留和制动的时间，S i run 表示公交车从i-1站点到i站点的运行时间；
公交到站时间预测网络的输入是数据集Data n ，输出是预测得到的公交车到达指定站点的时间S i end ，公交到站时间预测网络由上下两个部分组成：
第一部分，由n个时序子单元串联构成，n 的大小与预测的时间长短有关，每个子 单元的结构相同，分别包含三个全连接层和三个激活层；第一个子单元的停留时间为0，之 后的子单元的输入是上个子单元的输出
Figure 20040DEST_PATH_IMAGE006
以及对应时刻的数据集信息Stop i ；
Figure 614970DEST_PATH_IMAGE007
先通 过全连接层计算出权重α，再经过激活层将α的大小控制在0到1范围内，矩阵相乘得到
Figure 640301DEST_PATH_IMAGE008
；Stop i 中包括物理数据V i 和环境数据W i ，分别将物理数据和环境数据输入到两个全连接层， 先通过全连接层计算出权重β和γ，再经过激活层将β和γ的大小控制在0到1范围内，矩阵 相乘得到βV i 和γW i ；各部分进行矩阵相加和矩阵相乘操作，最后输出
Figure 778022DEST_PATH_IMAGE009
，其中
Figure 99281DEST_PATH_IMAGE010
；
第二部分，由n个时序子单元串联构成，结构与第一部分相同，子单元的输入是上 个子单元的输出
Figure 447086DEST_PATH_IMAGE011
以及对应时刻的数据集信息Run i ，经过全连接层和激活层计算权重， 最后输出
Figure 387360DEST_PATH_IMAGE012
；
在网络的最后一层将两部分相加，就能得到公交车到达指定站点的时间S i end ，作为公交到站时间预测网络的输出结果。
进一步的，选择均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差作为评价指标对公交到站时间预测网络的预测结果进行评价。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
（1）通过感知设备实时采集公交系统的数据，再利用数据清洗、数据融合、数据建模等技术，辅以主流的可视化渲染技术，则可以构建出真实映射、同步可视化的数字孪生模型，为交通管理、规划、建设等提供了新思路。
（2）公交到站时间预测网络可以根据采集到的物理数据和环境数据，更好的滚动式预测出公交车的到站时间，一方面，便于公交公司实时管理公交系统，提高管理效率，另一方面，结合移动设备通讯技术，实时向乘客反馈公交车到站时间，减少乘客的候车时间，提高乘车体验。
（3）公交到站时间预测网络搭配数字孪生技术，为公交运行模拟仿真提供了广阔的推演空间，为其在公交线路规划、道路拥堵实时预警、线路运营综效评估等应用方向上提供了近乎零成本的试错空间。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法的公交到站时间预测网络图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，是实施例提供的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法的流程图；实施例提供的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法包括如下步骤：
（1）通过感知设备采集车辆实体信息和公交线路信息，并对采集到的实体信息进行清洗；
其中，涉及使用到的感知设备包括：公交视频监控、智能站台、公交GPS、公交报站设备和温湿度记录仪等多种设备，公交视频监控、交互式智能站台、公交GPS、公交报站设备和温湿度记录仪，使用感知设备采集公交实体信息和公交线路信息。公交实体信息可以分为物理数据和环境数据，其中物理数据包括：时间戳、发车时间、发车站点编号、目标站点编号、公交编号、GPS数据、车速、车辆的乘客数量、车辆的最大载客量、道路的人口密度等；环境数据包括：当前时刻的温湿度、路况和天气情况。公交线路信息包括公交车的尺寸、公交线路的长度、可通行的车道信息、站点位置信息、公交专用道位置信息，以及交通信号灯等交通指示标志的位置信息。公交实体数据和公交线路信息为后面的预测到站时间和构建仿真模型提供数据支撑。
其中，对实体信息进行数据清洗的步骤包括：
首先，对物理数据进行清洗。在参考历史公交运行数据的前提下，人工定义采集到的公交车物理数据的容错范围，并根据该范围对物理数据进行清洗，要求只要超出容错范围的数据都算是错误的数据，去除重复、错误的数据，并且使用平均值对不完整的数据进行补充，保证每个路段上的各时刻信息都完整；
然后，对环境数据进行清洗。在充分考虑当地气候特点的前提下，定义可能出现的天气情况，包括弱降水、强降水、雾霾、刮风、晴天、阴天、扬沙和沙尘暴，根据不同天气对公交车运行速度的影响力度不同，将不同天气情况转化成不同大小的数值，要求转化后的数值范围在0到10之间，便于输入到公交到站时间预测网络中进行学习。
（2）根据实体信息和公交线路信息，通过公交仿真算法得到公交仿真模型；
其中，公交仿真算法流程具体包括：首先，根据处理后的公交实体信息和公交线路信息，可以得到公交车编号、目标站点编号、公交车实体的尺寸数据、运行路线距离、可通行的车道信息、站点位置、交通指示标志位置以及公交专用道位置；然后，按照一定的比例对公交实体和公交线路进行缩放，得到缩放后的实体尺寸信息和位置信息，通过仿真软件构建公交仿真模型，能够真实刻画和映射物理车辆的真实运行状态；最后，在动态实时连接技术的支持下，实现实体公交车与虚拟仿真模型的实时信息交互，对仿真模型中的公交到站时间进行校验，修改仿真模型中的逻辑错误，使得仿真模型可以按照预想的状态运行。
其中，公交仿真模型是多维度融合的模型Mbus，包含：物理模型m1、几何模型m2、行为模型m3、规则模型m4以及通信服务模型m5，即Mbus={m1,m2,m3,m4,m5}。
其中，物理模型包括：基础路网模块、公交站点模块、公交线路模块和公交车模块；其中，基础路网模块中根据道路航拍数据以及城市道路规划图，建立路段和连接段，并标注出公交专用道；公交站点模块在基础路网模型的基础上，创建路段中的公交站点，以站点为中心10米的范围都属于公交站点区域，公交站点的数据与实际的智能站台的数据相一致；公交线路模块标注了公交车辆的运行路线，可以实时显示路线上的公交车位置，以及事故频发路段；公交车模块记录了当前公交车的发车时间、到站时间、载客量、公交车编号、经纬度；几何模型体现了公交车的外形、交通信号灯的位置以及道路的尺寸，每个组件的尺寸都是按照同样的比例对实体进行缩放得到的；行为模型记录了公交车的运行路线，以及公交车的速度变化过程，相关数据由车辆的GPS设备获得；规则模型包含公交运行状态监控指标具体由路段平均速度、乘客拥挤比例、线路运行效率参数构成；通讯服务模型通过提供一个适配器与其它模型交流，实现各模型间的信息交互。
（3）根据站点位置对公交仿真模型中的公交线路进行划分，划分成站点路段和行驶路段，并对实体信息按所属路段分类；
步骤（3）中按照公交站点位置对公交线路进行划分，首先对路线上的每个站点进行编号1到n，根据站点个数n将公交线路R分成n-1段，对每一段R i (1≤i≤n-1)进行细分得到站点路段和行驶路段，其中站点路段为以站点为中心前后延伸10米的路段，行驶路段为发车站点区域到目标站点区域之间的路段；其中公交总线路表示为：
Figure 504221DEST_PATH_IMAGE013
其中，Rn-1表示编号为n-1的站点到编号为n的站点间的路段，R i stop 表示第i段的站点路段，R i run 表示第i段的行驶路段。
步骤（3）中对实体信息按所属路段的步骤包括：
步骤3.1，使用采集到的物理数据和环境数据构建预测到站时间模型的数据集，可表示为：
Figure 763426DEST_PATH_IMAGE014
其中，T n 是时间戳，Ts n 是发车时间，S n 是发车站点编号，E n 是目标站点编号，Id n 是公交编号，Lo n 、La n 分别表示公交车当前时刻的经纬度信息，Vel n 是车速，Pa n 是车辆的乘客数量，Den n 是道路的人口密度，C n 是温度，H n 是湿度，Wc n 是天气情况，L n 是路况，n表示数据编号；
步骤3.2，对构建的数据集Data n 按照路段进行细分，可以分为站点停留数据集Stop n 和正常行驶数据集Run n ，这两个数据集中又包括物理数据V n 和环境数据W n ，可表示为：
Figure 208314DEST_PATH_IMAGE015
其中，V n stop 包括：站点路段的时间戳、公交编号、公交车当前时刻的经纬度信息、车辆的乘客数量；W n stop 包括站点路段的温度、湿度、天气情况；V n run 包括：正常行驶路段的时间戳、公交编号、发车时间、发车站点编号、目标站点编号、公交车当前时刻的经纬度信息、车速、车辆的乘客数量；W n run 包括正常行驶路段的人口密度、温度、湿度、天气情况、路况；
步骤3.3，构建数据中心，对Data n 数据进行存储计算，提供高效的数据查询手段，为信息服务提供必要的支撑。
（4）使用公交到站时间预测网络分别预测公交车在站点停留的时间和公交车在站点间正常行驶的时间；
步骤（4）中公交车的到站时间的计算公式可表示为：
Figure 811334DEST_PATH_IMAGE016
其中，S i end 表示公交车到达编号i站点的时刻，
Figure 48280DEST_PATH_IMAGE017
表示公交车在编号i-1站点范 围内停留和制动的时间，S i run 表示公交车从i-1站点到i站点的运行时间；
可以理解为到达i站的时间等于在i-1站停留的时间加上从i-1站到i站的运行时间。
公交到站时间预测网络的输入是数据集Data n ，输出是预测得到的公交车到达指定站点的时间S i end ，公交到站时间预测网络由上下两个部分组成：
第一部分，由n（n=50）个时序子单元串联构成，每个子单元的结构相同，第一个子 单元的停留时间为0，之后的子单元的输入是上个子单元的输出
Figure 852288DEST_PATH_IMAGE018
以及对应时刻的数据 集信息Stop i ；
Figure 909106DEST_PATH_IMAGE018
先通过全连接层计算出权重α，再经过激活层将α的大小控制在0到1范 围内，矩阵相乘得到
Figure 814351DEST_PATH_IMAGE019
；Stop i 中包括物理数据V i 和环境数据W i ，分别将物理数据和环境 数据输入到两个全连接层，先通过全连接层计算出权重β和γ，再经过激活层将β和γ的大 小控制在0到1范围内，矩阵相乘得到βV i 和γW i ；各部分进行矩阵相加和矩阵相乘操作，最后 输出
Figure 515591DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure 880713DEST_PATH_IMAGE021
；
第二部分，由n个时序子单元串联构成，结构与第一部分相同，子单元的输入是上 个子单元的输出
Figure 159248DEST_PATH_IMAGE022
以及对应时刻的数据集信息Run i ，经过全连接层和激活层计算权重， 最后输出
Figure 510595DEST_PATH_IMAGE023
；
在网络的最后一层将两部分相加，就能得到公交车到达指定站点的时间S i end ，作为公交到站时间预测网络的输出结果。
另外，选择均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差作为预测的评价指标。
步骤（5），将预测出的到站时间应用到公交系统实体。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤（1），通过感知设备采集车辆实体信息和公交线路信息，并对采集到的实体信息进行清洗；
步骤（1）中使用到的感知设备包括：公交视频监控、交互式智能站台、公交GPS、公交报站设备和温湿度记录仪，使用感知设备采集车辆实体信息和公交线路信息；
所述实体数据分为物理数据和环境数据，其中物理数据包括：时间戳、发车时间、发车站点编号、目标站点编号、公交编号、GPS数据、车速、车辆的乘客数量、车辆的最大载客量、道路的人口密度；环境数据包括：当前时刻的温湿度、路况和天气情况；
公交线路信息包括公交车的尺寸、公交线路的长度、可通行的车道信息、站点位置信息、公交专用道位置信息，交通信号灯，交通指示标志的位置信息；
步骤（2），根据实体信息和公交线路信息，通过公交仿真算法得到公交仿真模型；
步骤（3），根据站点位置对公交仿真模型中的公交线路进行划分，划分成站点路段和行驶路段，并对实体信息按所属路段分类；
步骤（3）中对实体信息按所属路段分类的步骤包括：
步骤3.1，使用采集到的物理数据和环境数据构建预测到站时间模型的数据集，可表示为：
Figure 135662DEST_PATH_IMAGE002
其中，T n 是时间戳，Ts n 是发车时间，S n 是发车站点编号，E n 是目标站点编号，Id n 是公交编号，Lo n 、La n 分别表示公交车当前时刻的经纬度信息，Vel n 是车速，Pa n 是车辆的乘客数量，Den n 是道路的人口密度，C n 是温度，H n 是湿度，Wc n 是天气情况，L n 是路况，n表示数据编号；
步骤3.2，对构建的数据集Data n 按照路段进行细分，可以分为站点停留数据集Stop n 和正常行驶数据集Run n ，这两个数据集中又包括物理数据V n 和环境数据W n ，可表示为：
Figure 849540DEST_PATH_IMAGE003
其中，V n stop 包括：站点路段的时间戳、公交编号、公交车当前时刻的经纬度信息、车辆的乘客数量；W n stop 包括站点路段的温度、湿度、天气情况；V n run 包括：正常行驶路段的时间戳、公交编号、发车时间、发车站点编号、目标站点编号、公交车当前时刻的经纬度信息、车速、车辆的乘客数量；W n run 包括正常行驶路段的人口密度、温度、湿度、天气情况、路况；
步骤3.3，构建数据中心，对Data n 数据进行存储计算，提供高效的数据查询手段，为信息服务提供必要的支撑；
步骤（4），使用公交到站时间预测网络分别预测公交车在站点停留的时间和公交车在站点间正常行驶的时间；
步骤（4）中公交车的到站时间的计算公式可表示为：
Figure 911168DEST_PATH_IMAGE004
其中，S i end 表示公交车到达编号i站点的时刻，
Figure 103115DEST_PATH_IMAGE005
表示公交车在编号i-1站点范围内 停留和制动的时间，S i run 表示公交车从i-1站点到i站点的运行时间；
公交到站时间预测网络的输入是数据集Data n ，输出是预测得到的公交车到达指定站点的时间S i end ，公交到站时间预测网络由上下两个部分组成：
第一部分，由n个时序子单元串联构成，n 的大小与预测的时间长短有关，每个子单元 的结构相同，分别包含三个全连接层和三个激活层；第一个子单元的停留时间为0，之后的 子单元的输入是上个子单元的输出
Figure 714225DEST_PATH_IMAGE006
以及对应时刻的数据集信息Stop i ；
Figure 317114DEST_PATH_IMAGE006
先通过 全连接层计算出权重α，再经过激活层将α的大小控制在0到1范围内，矩阵相乘得到
Figure 380885DEST_PATH_IMAGE007
；Stop i 中包括物理数据V i 和环境数据W i ，分别将物理数据和环境数据输入到两个全连接层， 先通过全连接层计算出权重β和γ，再经过激活层将β和γ的大小控制在0到1范围内，矩阵 相乘得到βV i 和γW i ；各部分进行矩阵相加和矩阵相乘操作，最后输出
Figure 392834DEST_PATH_IMAGE008
，其中
Figure 592871DEST_PATH_IMAGE009
；
第二部分，由n个时序子单元串联构成，结构与第一部分相同，子单元的输入是上个子 单元的输出
Figure 382973DEST_PATH_IMAGE010
以及对应时刻的数据集信息Run i ，经过全连接层和激活层计算权重，最后 输出
Figure 183307DEST_PATH_IMAGE011
；
在网络的最后一层将两部分相加，就能得到公交车到达指定站点的时间S i end ，作为公交到站时间预测网络的输出结果；
步骤（5），将预测出的到站时间应用到公交系统实体。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其特征在于：步骤（1）中对实体信息进行数据清洗的步骤包括：
首先，对物理数据进行清洗；在参考历史公交运行数据的前提下，人工定义采集到的公交车物理数据的容错范围，并根据该范围对物理数据进行清洗，要求只要超出容错范围的数据都算是错误的数据，去除重复、错误的数据，并且使用平均值对不完整的数据进行补充，保证每个路段上的各时刻信息都完整；
然后，对环境数据进行清洗；在充分考虑当地气候特点的前提下，定义可能出现的天气情况，包括弱降水、强降水、雾霾、刮风、晴天、阴天、扬沙和沙尘暴，根据不同天气对公交车运行速度的影响力度不同，将不同天气情况转化成不同大小的数值，要求转化后的数值范围在0到10之间，便于输入到公交到站时间预测网络中进行学习。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其特征在于：步骤（2）中公交仿真算法流程具体包括：
首先，根据处理后的公交实体信息和公交线路信息，可以得到公交车编号、目标站点编号、公交车实体的尺寸数据、运行路线距离、可通行的车道信息、站点位置、交通指示标志位置以及公交专用道位置；然后，按照一定的比例对公交实体和公交线路进行缩放，得到缩放后的实体尺寸信息和位置信息，通过仿真软件构建公交仿真模型，能够真实刻画和映射物理车辆的真实运行状态；最后，在动态实时连接技术的支持下，实现实体公交车与虚拟仿真模型的实时信息交互，对仿真模型中的公交到站时间进行校验，修改仿真模型中的逻辑错误，使得仿真模型可以按照预想的状态运行。
4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其特征在于：公交仿真模型是多维度融合的模型Mbus，包含：物理模型m1、几何模型m2、行为模型m3、规则模型m4以及通信服务模型m5，即Mbus={m1,m2,m3,m4,m5}；
其中，物理模型包括：基础路网模块、公交站点模块、公交线路模块和公交车模块；其中，基础路网模块中根据道路航拍数据以及城市道路规划图，建立路段和连接段，并标注出公交专用道；公交站点模块在基础路网模型的基础上，创建路段中的公交站点，以站点为中心10米的范围都属于公交站点区域，公交站点的数据与实际的智能站台的数据相一致；公交线路模块标注了公交车辆的运行路线，可以实时显示路线上的公交车位置，以及事故频发路段；公交车模块记录了当前公交车的发车时间、到站时间、载客量、公交车编号、经纬度；几何模型体现了公交车的外形、交通信号灯的位置以及道路的尺寸，每个组件的尺寸都是按照同样的比例对实体进行缩放得到的；行为模型记录了公交车的运行路线，以及公交车的速度变化过程，相关数据由车辆的GPS设备获得；规则模型包含公交运行状态监控指标，具体由路段平均速度、乘客拥挤比例、线路运行效率参数构成；通讯服务模型通过提供一个适配器与其它模型交流，实现各模型间的信息交互。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其特征在于：步骤（3）中按照公交站点位置对公交线路进行划分，首先对路线上的每个站点进行编号1到n，根据站点个数n将公交线路R分成n-1段，对每一段R i 进行细分得到站点路段R i stop 和行驶路段R i run ，1≤i≤n-1，其中站点路段为以站点为中心前后延伸10米的路段，行驶路段为发车站点区域到目标站点区域之间的路段；其中公交总线路表示为：
Figure 451478DEST_PATH_IMAGE012
其中，Rn-1表示编号为n-1的站点到编号为n的站点间的路段，R i stop 表示第i段的站点路段，R i run 表示第i段的行驶路段。
6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的公交到站时间预测方法，其特征在于：选择均方误差、均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差作为评价指标对公交到站时间预测网络的预测结果进行评价。
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