JP6891263B2 - シャトルバスルートの処理方法、装置、機器及びコンピュータ記憶媒体 - Google Patents
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Description
決定モジュール11は、取得モジュール10によって取得された各道路区間の各時間帯における第1人流量、対応するバスによって輸送される第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及びシャトルバスの乗車定員に基づいて、シャトルバスのルート情報を決定する。
Claims (14)
- コンピュータが地図の位置決めデータに基づいて、現在のエリアの各道路区間の各時間帯における第1人流量を取得するステップと、
コンピュータがバスのバスカード通しデータに基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における、前記バスによって輸送される第2人流量を取得するステップと、
コンピュータが各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及びシャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスのルート情報を決定するステップとを含み、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及び前記シャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスの前記ルート情報を決定するステップは、具体的には、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量及び対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量に基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における残りの第3人流量を決定するステップと、
各前記道路区間及び各前記時間帯から、前記第3人流量が最大であるときに対応する目標時間帯及び対応する第1目標道路区間を取得するステップと、
前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記第3人流量と前記シャトルバスの乗車定員との大小関係に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の重みを設定するステップと、
第1シャトルバスルートの長さが前記単一ルートの最大マイル数である所定の長さ閾値以上になるまで、前記第1目標道路区間を現在の前記道路区間としてスタートし、順次に現在の前記道路区間の各隣接道路区間から、前記重みが最も大きい前記道路区間を新しい現在の前記道路区間として選定し、前記第1目標道路区間および前記順次に選定された前記道路区間を接続することによって前記第1シャトルバスルートを形成して、該第1シャトルバスルートを決定するステップとを含むシャトルバスルートの処理方法。 - 前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記第3人流量及び前記シャトルバスの乗車定員に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記重みを設定するステップは、具体的には、
前記目標時間帯内の、各前記道路区間の前記第3人流量が前記シャトルバスの乗車定員より大きいか否かを判断し、大きい場合、前記道路区間の前記重みを1に設定し、大きくない場合、前記道路区間の前記重みを、前記道路区間の前記第3人流量を前記シャトルバスの乗車定員で除算した値に設定するステップを含む請求項1に記載のシャトルバスルートの処理方法。 - 前記第1シャトルバスルートを決定した後に、
コンピュータが前記目標時間帯内の、前記第1シャトルバスルートに含まれる各前記道路区間の残りの前記第3人流量を更新するステップと、
コンピュータが前記目標時間帯内の各前記道路区間から、更新された前記第3人流量が最大であるときに対応する第2目標道路区間を取得するステップと、
コンピュータが前記目標時間帯内の各前記道路区間の更新された前記第3人流量と前記シャトルバスの乗車定員との大小関係に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記重みを更新するステップと、
コンピュータが第2シャトルバスルートの長さが前記所定の長さ閾値以上になるまで、前記第2目標道路区間を現在の前記道路区間としてスタートし、順次に現在の前記道路区間の各隣接道路区間から、前記重みが最も大きい前記道路区間を新しい現在の前記道路区間として選定し、前記第2目標道路区間および前記順次に選定された前記道路区間を接続することによって前記第2シャトルバスルートを形成して、該第2シャトルバスルートを決定するステップとをさらに含む請求項1または請求項2に記載のシャトルバスルートの処理方法。 - 前記目標時間帯内の各前記道路区間から、更新された前記第3人流量が最大であるときに対応する前記第2目標道路区間を取得するステップの後、且つ前記目標時間帯内の各前記道路区間の更新された前記第3人流量及び前記シャトルバスの乗車定員に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記重みを更新するステップの前に、
コンピュータが前記目標時間帯内の前記第2目標道路区間の更新された前記第3人流量が前記シャトルバスの乗車定員の所定の倍数以上であると判断し決定するステップをさらに含む請求項3に記載のシャトルバスルートの処理方法。 - 前記目標時間帯内の前記第2目標道路区間の更新された前記第3人流量が、前記シャトルバスの乗車定員の所定の倍数より小さい場合、
コンピュータが前記シャトルバスルートの計画を停止するステップをさらに含む請求項4に記載のシャトルバスルートの処理方法。 - 前記目標時間帯内の、前記第1シャトルバスルートに含まれる各前記道路区間の残りの前記第3人流量を更新するステップは、具体的には、
前記目標時間帯内の、前記第1シャトルバスルートに含まれる各前記道路区間の前記重みを取得するステップと、
前記重みが1である場合、前記第3人流量を、該第3人流量から前記シャトルバスの乗車定員を減算したものに更新し、前記重みが1より小さい場合、前記第3人流量を0に更新するステップとを含む請求項3に記載のシャトルバスルートの処理方法。 - 地図の位置決めデータに基づいて、現在のエリアの各道路区間の各時間帯における第1人流量を取得し、さらに、バスのバスカード通しデータに基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における、前記バスによって輸送される第2人流量を取得する取得モジュールと、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及びシャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスのルート情報を決定する決定モジュールとを備え、
前記決定モジュールは、具体的には、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量及び対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量に基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における残りの第3人流量を決定し、
各前記道路区間及び各前記時間帯から、前記第3人流量が最大であるときに対応する目標時間帯及び対応する第1目標道路区間を取得し、
前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記第3人流量と前記シャトルバスの乗車定員との大小関係に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の重みを設定し、
第1シャトルバスルートの長さが前記単一ルートの最大マイル数である所定の長さ閾値以上になるまで、前記第1目標道路区間を現在の前記道路区間としてスタートし、順次に現在の前記道路区間の各隣接道路区間から、前記重みが最も大きい前記道路区間を新しい現在の前記道路区間として選定し、前記第1目標道路区間および前記順次に選定された前記道路区間を接続することによって前記第1シャトルバスルートを形成して、該第1シャトルバスルートを決定するシャトルバスルートの処理装置。 - 前記決定モジュールは、具体的には、前記目標時間帯内の、各前記道路区間の前記第3人流量が前記シャトルバスの乗車定員より大きいか否かを判断し、大きい場合、前記道路区間の前記重みを1に設定し、大きくない場合、前記道路区間の前記重みを、前記道路区間の前記第3人流量を前記シャトルバスの乗車定員で除算した値に設定する請求項7に記載のシャトルバスルートの処理装置。
- 更新モジュールをさらに備え、
該更新モジュールは、前記目標時間帯内の、前記第1シャトルバスルートに含まれる各前記道路区間の残りの前記第3人流量を更新し、
前記取得モジュールが、前記目標時間帯内の各前記道路区間から、更新された前記第3人流量が最大であるときに対応する第2目標道路区間を取得し、
前記更新モジュールが、前記目標時間帯内の各前記道路区間の更新された前記第3人流量と前記シャトルバスの乗車定員との大小関係に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記重みを更新し、
前記決定モジュールが、第2シャトルバスルートの長さが前記所定の長さ閾値以上になるまで、前記第2目標道路区間を現在の前記道路区間としてスタートし、順次に現在の前記道路区間の各隣接道路区間から、前記重みが最も大きい前記道路区間を新しい現在の前記道路区間として選定し、前記第2目標道路区間および前記順次に選定された前記道路区間を接続することによって前記第2シャトルバスルートを形成して、該第2シャトルバスルートを決定する請求項7または請求項8に記載のシャトルバスルートの処理装置。 - 前記決定モジュールが、前記目標時間帯内の前記第2目標道路区間の更新された前記第3人流量が前記シャトルバスの乗車定員の所定の倍数以上であると判断し決定する請求項9に記載のシャトルバスルートの処理装置。
- 前記目標時間帯内の前記第2目標道路区間の更新された前記第3人流量が、前記シャトルバスの乗車定員の所定の倍数より小さい場合、前記シャトルバスルートの計画を停止する停止モジュールをさらに備える請求項10に記載のシャトルバスルートの処理装置。
- 前記更新モジュールは、具体的には、
前記目標時間帯内の、前記第1シャトルバスルートに含まれる各前記道路区間の前記重みを取得し、前記重みが1である場合、前記第3人流量を、該第3人流量から前記シャトルバスの乗車定員を減算したものに更新し、前記重みが1より小さい場合、前記第3人流量を0に更新する請求項9に記載のシャトルバスルートの処理装置。 - 少なくとも一つのプロセッサと、
メモリと、
該メモリに記憶されている少なくとも一つのプログラムとを有する機器であって、
少なくとも一つの前記プログラムが少なくとも一つの前記プロセッサによって実行される場合、
地図の位置決めデータに基づいて、現在のエリアの各道路区間の各時間帯における第1人流量を取得するステップと、
バスのバスカード通しデータに基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における、前記バスによって輸送される第2人流量を取得するステップと、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及びシャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスのルート情報を決定するステップとが実行され、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及び前記シャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスの前記ルート情報を決定するステップは、具体的には、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量及び対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量に基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における残りの第3人流量を決定するステップと、
各前記道路区間及び各前記時間帯から、前記第3人流量が最大であるときに対応する目標時間帯及び対応する第1目標道路区間を取得するステップと、
前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記第3人流量と前記シャトルバスの乗車定員との大小関係に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の重みを設定するステップと、
第1シャトルバスルートの長さが前記単一ルートの最大マイル数である所定の長さ閾値以上になるまで、前記第1目標道路区間を現在の前記道路区間としてスタートし、順次に現在の前記道路区間の各隣接道路区間から、前記重みが最も大きい前記道路区間を新しい現在の前記道路区間として選定し、前記第1目標道路区間および前記順次に選定された前記道路区間を接続することによって前記第1シャトルバスルートを形成して、該第1シャトルバスルートを決定するステップとを含む機器。 - コンピュータプログラムがコーディングされているコンピュータ記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムが少なくとも一つのコンピュータによって実行される場合に、少なくとも一つの前記コンピュータに、
地図の位置決めデータに基づいて、現在のエリアの各道路区間の各時間帯における第1人流量を取得するステップと、
バスのバスカード通しデータに基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における、前記バスによって輸送される第2人流量を取得するステップと、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及びシャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスのルート情報を決定するステップとを実行させ、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量、対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量、単一ルートの最大マイル数、及び前記シャトルバスの乗車定員に基づいて、前記シャトルバスの前記ルート情報を決定するステップは、具体的には、
各前記道路区間の各前記時間帯における前記第1人流量及び対応する前記バスによって輸送される前記第2人流量に基づいて、各前記道路区間の各前記時間帯における残りの第3人流量を決定するステップと、
各前記道路区間及び各前記時間帯から、前記第3人流量が最大であるときに対応する目標時間帯及び対応する第1目標道路区間を取得するステップと、
前記目標時間帯内の各前記道路区間の前記第3人流量と前記シャトルバスの乗車定員との大小関係に基づいて、前記目標時間帯内の各前記道路区間の重みを設定するステップと、
第1シャトルバスルートの長さが前記単一ルートの最大マイル数である所定の長さ閾値以上になるまで、前記第1目標道路区間を現在の前記道路区間としてスタートし、順次に現在の前記道路区間の各隣接道路区間から、前記重みが最も大きい前記道路区間を新しい現在の前記道路区間として選定し、前記第1目標道路区間および前記順次に選定された前記道路区間を接続することによって前記第1シャトルバスルートを形成して、該第1シャトルバスルートを決定するステップとを含むコンピュータ記憶媒体。
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CN109840669A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-06-04 | 浩鲸云计算科技股份有限公司 | 一种公交线路路段乘客量的计算方法 |
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Family Cites Families (23)
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JP2003288664A (ja) * | 2002-03-28 | 2003-10-10 | Seiko Epson Corp | 車両運行管理システム、情報サービス方法、および情報記録媒体 |
CN101510354A (zh) * | 2009-03-03 | 2009-08-19 | 浙江大学宁波理工学院 | 基于无线射频的公交车实时调度方法 |
CN101615340A (zh) * | 2009-07-24 | 2009-12-30 | 北京工业大学 | 公交动态调度中的实时信息处理方法 |
JP5307218B2 (ja) * | 2011-10-27 | 2013-10-02 | 株式会社京三製作所 | 乗合車両運行管理用センタ装置 |
CN103177565A (zh) * | 2011-12-20 | 2013-06-26 | 西安众智惠泽光电科技有限公司 | 一种基于实际乘车请求的公交车调度信息调整系统 |
CN104303014B (zh) * | 2012-05-14 | 2016-11-02 | 株式会社日立制作所 | 交通路径分担率控制系统以及交通路径分担率控制方法 |
CN102831767B (zh) * | 2012-08-13 | 2014-07-09 | 东南大学 | 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法 |
CN102867408B (zh) * | 2012-09-17 | 2014-05-07 | 北京理工大学 | 一种公交出行路线的选择方法 |
CN103077606B (zh) * | 2013-01-05 | 2015-12-23 | 努比亚技术有限公司 | 一种智能公交调度管理系统 |
CN103325257A (zh) * | 2013-07-16 | 2013-09-25 | 许若言 | 一种高效的公交调度方法和装置 |
FR3010566A1 (fr) * | 2013-09-09 | 2015-03-13 | Coovia | Systeme de declaration automatique et de calcul de trajet de covoiturage combinant plusieurs modes de transport |
JP6301730B2 (ja) * | 2013-10-04 | 2018-03-28 | 株式会社東芝 | 電動車両の運行管理装置及び運行計画立案方法 |
CN104732756A (zh) * | 2013-12-24 | 2015-06-24 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种利用移动通信数据挖掘进行公交规划的方法 |
US9836979B2 (en) * | 2014-01-13 | 2017-12-05 | Conduent Business Services, Llc | Method and system for latent demand modeling for a transportation system |
JP6246635B2 (ja) * | 2014-03-20 | 2017-12-13 | 株式会社日立製作所 | 運行計画サーバ、およびダイヤ作成方法 |
CN104064028B (zh) * | 2014-06-23 | 2016-04-06 | 银江股份有限公司 | 基于多元信息数据的公交到站时间预测方法及系统 |
US20160078576A1 (en) * | 2014-09-17 | 2016-03-17 | Fortress Systems International, Inc. | Cloud-based vehicle monitoring systems and methods |
CN104573849A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-04-29 | 安徽富煌和利时科技股份有限公司 | 基于arima模型预测客流的公交调度优化方法 |
KR20160102699A (ko) * | 2015-02-23 | 2016-08-31 | 경기대학교 산학협력단 | 광역버스의 공석 수에 기반한 교통 환승편 대기 시간을 반영하여 최적 환승 정보를 제공하는 방법 및 시스템 |
KR101740029B1 (ko) * | 2015-04-09 | 2017-06-08 | 박병종 | 구간 운송차량의 경로 가변시스템 |
CN105261211B (zh) * | 2015-08-26 | 2017-10-20 | 浙江工业大学 | 一种交通综合因素影响下的公交发车间隔过渡方法 |
CN105719476A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-06-29 | 深圳市佳信捷技术股份有限公司 | 公交系统调度信息的更新方法及装置 |
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