基于公交車運行軌跡的到站時間預測系統研究

段光中

摘 要：隨著城市容量的擴大及交通擁擠情形的加劇，人們花費在公共交通出行方面的等待時間日益增多，極大地降低了交通出行的效率。運用智能交通技術，實現公交車運行軌跡及到站時間預測，可以極大方便乘客合理安排出行計劃，并節約社會出行總時間。

關鍵詞：公共交通 智能交通技術 出行時間

中圖分類號：U491 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）03（c）-0023-02

隨著社會經濟的發展及城市聚集效應的顯現，人們對交通出行的需求越來越多，基于環保及能源節約的理念，大力發展公共交通系統，是未來解決人們交通出行的首要選擇。然而在實際交通生活過程中，人們對交通出行的需求與公共交通資源承載能力之間的矛盾日益凸顯，導致人們在乘坐公共交通以滿足出行要求時需要花費大量的時間進行等待，據不完全統計，平均每次等待公交車的時間大于20 min，平均每次等待地鐵等軌道交通的時間也有10～15 min，其它長途公共交通出行等待的時間更是以小時計算，這樣導致的社會總等待時間更是一個天文數字，形成了極大的社會資源浪費。

要解決該問題，基本上存在兩種思路：一是大幅提高交通車輛頻次，而這將牽扯到更大資源的投入及整個交通系統的優化升級，在短時期內將是無法解決的；另一種思路是利用智能交通技術，準確地預測公共交通到站時間，以方便人們合理安排出行計劃，以盡可能減少等待時間，該思路無論在技術實現及資源需求方面均是當前較理想的方案。

該文基于BDS/GPS衛星定位系統，利用移動互聯技術及智能學習技術，通過對公共交通運行軌跡的相對固定，充分考慮交通擁堵、交叉路口紅綠燈放行等待時間以及司機駕駛習慣和風格等因素，運用后臺計算機的數據采集、數據挖掘及數據整理等功能，不斷歸因每次公交車到達每個站點的時間，通過智能學習技術，準確預測公交車靠站時間，并通過移動互聯技術，將公交車的運行軌跡及到站時間預測數據發布到手機等移動終端，從而讓乘客能合理安排行程計劃，實現減少出行等待時間的目的。

1 系統分析

BDS北斗衛星定位系統是我國自主開發、獨立運營的衛星定位導航系統（GPS則是美國提供的全球衛星定位系統），具有定位、通信、授時三大主體功能，目前業務已經進入大規模商業應用階段，一般定位精度為5 m。由于公共交通線路及停靠站點相對固定，通過BDS/GPS終端可以較為精確地實時描述公交車的運行軌跡，進一步可得到公交車的運行方向、進站時間、出站時間、中途運行時間、區間平均運行速度等參數，可以較輕松地估算出公交車到達乘客所指定停靠站點的運行時間，實現公交出行時間預測功能。

比如，某公交線路有A/B/C/D/E/F六個站點，公交車運行軌跡及停靠站點的固定，站與站之間的距離也是相對固定的恒值，假若公交車當前位置處于站D和站C之間的某個點，我們需要計算其到達C站大約需要多長時間。如圖1所示。

我們可以在后臺定位導航軌跡地圖上設立站前10 m和站后10 m兩個觸發點，當觸發站前觸發點時即為進站時刻，觸發站后觸發點時即為出站時刻，這樣當公交車每運行一次，我們即可知道其從E站到D站需要多長時間、在D站停留多長時間、從D站到C站需要多長時間、在C站停留多長時間等等，現在公交車處于如圖D站和C站之間的某個點，要預測其到達C站尚需多長時間，則只要將從D站到C站共需運行多長時間減去從D站出發已經運行了的時間t2即可。從D站到C站共需運行多長時間（假設為t）則可采用智能學習技術，即公交車運行一次之后，上次運行的時間即為時間t；當公交車運行兩次之后，則上兩次運行時間的加權平均期即為時間t；以此類推，即該次公交車從D站到C站的運行時間t即為以前所有歷史運行時間的加權平均值，這樣隨著運行次數的增加，則從D站到C站的運行時間t也就會越準確。同理，我們可以知道公交車在每個站點的停留時間。同時考慮不同時段交通的不同特性，我們在進行加權平均時分不同時段予以分別計算，則預測的精度將得到進一步的提升。采用該方式同樣可以預測公交車到達B站、A站所需的時間。

信息提供與發布模塊相對簡單，隨著移動互聯網技術的發展，可以利用手機App或直接通過網頁的形式，將公交車的實時運行軌跡及乘客關心的到站預測時間推送給乘客，供乘客安排自己的出行時間計劃作參考。

2 結語

利用BDS/GPS衛星定位導航技術、移動互聯技術和智能學習技術等智能交通技術，可以較好地實現公共交通在線實時運行軌跡及到站時間預測及信息發布，能極大地解決人們搭乘公共交通出行的等待時間。同時，公交公司也可利用該系統精準安排公交車輛調度，防止車輛扎堆到站現象，降低公交車輛的數量。

參考文獻

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