[发明专利]一种公交车服务水平可靠性预测方法

摘要

一种公交车服务水平可靠性预测方法：选择影响公交车服务水平的因素，并将所述影响公交车服务水平的因素所对应的属性值作为输入的特性向量；构建公交车可靠性预测值；将输入的特性向量数据生成数据集，对数据集进行归一化预处理；对于有S个样本数据点的样本，每次采用随机有放回抽取样本数据的方法采样，得到训练集；剩下为测试数据；进行训练；生成一个分类决策树；将最下层各子节点包含的训练样本值的平均值作为该节点的输出值；生长出一片森林；进行基尼重要性值计算；计算影响公交车服务水平因素的置换重要性值；置换重要性值小于1的因素剔除；预测未来公交车线路的可靠性；计算公交车可靠性预测值的精度。本发明准确率更高，能够处理高维度数据。 1

主权项

1.一种公交车服务水平可靠性预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)选择影响公交车服务水平的因素，包括：道路交通状况、交叉口数量、天气状况、停靠站数量、公交专用道长度、港湾车站数量、公交线路运行长度、是否在高峰时段以及是否在休息日/节假日，并将所述影响公交车服务水平的因素所对应的属性值作为输入的特性向量；

2)构建公交车可靠性预测值R_j，j为当前时间段；

3)将输入的特性向量数据生成数据集X，对数据集X进行归一化预处理，从而把样本数据转化为0～1之间的数据；

4)对于有S个样本数据点的样本，每次采用随机有放回抽取样本数据的方法采样S次，得到包含S个样本的训练集；剩下未被选择的样本作为测试数据，得到新数据集X*，新数据集X*包含S*个样本数据；

5)对于新数据集X*中包含的Z个特征向量，训练时随机选择其中的m个特征向量作为输入；m＝Z/3，m为整数，且只进不舍；

6)生成一个分类决策树t；

7)将最下层各子节点包含的训练样本值的平均值作为该节点的输出值；

8)重复步骤5)～步骤7)，生长出一片森林，森林中所有树的分裂结果所得的最优赋值，就是样本的预测结果；

9)对样本的预测结果进行基尼重要性值计算；

10)计算影响公交车服务水平因素的置换重要性值；

11)将得到的置换重要性值进行排序，将置换重要性值小于1的因素剔除；

12)采用下式预测未来公交车线路的可靠性：

R_j+1＝f(R_j,R_j‑1,R_j‑2,...,R_j‑w+1)

式中，R_j+1是当前时间段j公交车可靠性预测值，R_j,R_j‑1,R_j‑2,...,R_j‑w+1是前w个时段的公交车可靠性实际值，f(·)是可靠性预测函数；

13)计算公交车可靠性预测值的精度，公交车可靠性预测值是指拟合的好坏程度，即由公交车可靠性预测值与历史实际值拟合程度的优劣，公交车可靠性预测值的精度评价公式如下：

其中，Y_i是历史实际值，Y_i^*是预测值。

2.根据权利要求1所述的一种公交车服务水平可靠性预测方法，其特征在于，步骤2)包括：

(1)构建公交服务水平可靠性评估模型，考虑公交运行间隔可靠性指标D_j、公交准点率可靠性指标T_j和公交满载率可靠性指标S_j三个因素作为评估指标，β₁、β₂、β₃是对应三个评估指标的权重，公交服务水平可靠性评估模型如下公式

R_j＝β₁D_j+β₂T_j+β₃S_j

β₁+β₂+β₃＝1

(2)构建公交运行间隔可靠性指标D_j如下：

式中，N是在当前时间段j内总的公交车数量；p_i是第i辆公交车的位置；是第i辆公交车和第i+1辆公交车的平均间距；

(3)构建公交准点率可靠性指标T_j如下：

式中，M是一条公交线路在一个运营周期内公交站点的数量；A′_i,k和A_i,k分别是第i辆公交车到达公交站点k的预定时刻表和实际到达时刻；t_k‑1,k是公交车从公交站点k运营至公交站点k+1的理论运行时间；

(4)构建公交满载率可靠性指标S_j如下：

式中，Q_i,k是第i辆公交车离开公交站点k时车内的乘客数量，其中始发站车内乘客人数为始发站上车人数，终点站车内乘客数量为0；C_i是第i辆公交车最大核定载客数量；是公交车离开公交站点k时的理论满载率；和