[发明专利]一种基于多元数据融合的公交车到站时间预测方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于多元数据融合的公交车到站时间预测方法及系统，该方法包括：1、接收出租车GPS终端、公交车GPS终端采集到的实时GPS数据并处理，结合电子地图生成路况信息表；2、从路况信息表中检索每个路段的距离，根据公交车的当前位置计算公交车到达预测站点X的距离；3、根据路况信息表和距离，计算公交车到达当前站点的时间T_x，其中：公交车到达站点的时间T_x＝路段行程时间T_d+站点延迟时间T_r；路段行程时间T_d为公交车从当前位置到预测站点X的行驶时间，站点延迟时间T_r根据路段编号从路况信息表中检索获得，本发明的系统融合出租车和公交车的GPS数据来构建路况信息表，根据路况信息表计算公交车到站时间，通过终端进行发布。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种基于多元数据融合的公交车到站时间预测方法及系统。

背景技术

公共交通具有运载量大、运送效率高、能耗低、污染相对较小、平均运输成本低等优点，大力发展公共交通是缓解城市道路交通压力的有效途径。然而，对于目前的大多数城市而言，公交运力不足、发车间隔大，受路况和交通事故影响导致到站晚点等情况屡见不鲜，公交“等车难”已成为一个普遍的社会问题，公众对于获取实时公交到站信息来解决公交出行难问题的需求日益强烈。如果能够为出行者提供准确的公交到站时间等信息服务，可以使出行者灵活地选择出行线路，合理安排出行时间，从而吸引更多的公众使用公共交通，对于缓解城市交通拥堵具有重要的意义。

目前已有的公交到站时间预测方法主要以公交GPS数据作为数据来源，利用历史数据训练得到预测模型，再结合实时车辆运行信息对结果进行修正。公开号为CN104217605A的中国发明专利“一种公交车到站时间测算方法和装置”中，将公交车的运行过程划分为多个部分，针对不同的部分训练出不同的人工神经网络模型，由于需要对大量的历史数据进行训练才能达到一定的精度要求，因此难以保证预测结果的实时性。公开号为CN103828868A的中国专利“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”中利用距离当前时刻最近一次通过该相邻两个站点的车辆的运行数据，提高了运行速度，但精度不高。公开号为CN103578267A的中国发明专利“一种基于公交GPS数据的公交到站预测方法及系统”按照设定的时间间隔获取拓扑关系中各线路公交车的站内时间、站间时间以及到下一站时间，考虑了GPS数据不能准确的提供公交车进站出站时刻的情形，通过设定一个圆形区域确定了车辆的进出站时刻。公开号为CN101388143A的中国发明专利“基于浮动车数据的公交到站时间预测方法及系统”则根据实时GPS数据中的车辆位置及速度信息来推算公交车的行程时间和到站时间，在对线路进行分区的基础上，根据公交车的实际到站时间统计分区到前方各站的历史到站时间，进而使预测结果能够不断更新，提高预测的准确度。

在实际中，由于公交车车辆少、发车间隔大，公交车GPS数据无法用来计算路况，现有的城市交通路况通常使用出租车的浮动车GPS数据来计算。由于很多城市建有公交专用道，传统方法计算的路况数据无法反应公交专用道上的车辆速度，导致预测的公交到站结果和时间差距很大。

发明内容

本发明提供了一种基于多元数据融合的公交车到站时间预测方法及系统，该方法融合出租车GPS数据和公交车GPS数据结合电子地图来构建路况信息表，根据路况信息计算公交车到站时间，通过手机、电子站牌等第三方终端进行发布。。

实现本发明目的的技术方案如下：

一种基于多元数据融合的公交车到站时间预测方法，包括以下步骤：

步骤一、接收出租车GPS终端、公交车GPS终端采集到的实时GPS数据并进行处理，结合电子地图构建路况信息表；

步骤二、从路况信息表中检索每个路段的距离，根据公交车的当前位置计算公交车到达预测站点X的距离；