一种班车/公交车的到达时间预测方法与流程

本发明涉及交通管理技术领域。更具体地，涉及一种班车/公交车的到达时间预测方法。

背景技术：

gps是全球定位系统的英文缩写，主要用来实时采集、定位目标点的地理坐标。gis是地理信息系统的英文缩写。是在计算机软硬件技术的支持下存储、分析、处理、输出空间地理信息的系统。gis可以用来管理和应用由gps获取的坐标位置数据；而gps可以为gis高精度快速地采集数据源，也可为gis提供实时的监控对象。

目前大多数班车/公交车到站预测方法不能实时预测班车/公交车距离目的地的距离和时间，而且在预测时间方面一般采用距离除以固定的速度或者采用时刻表预报方法，这两种预测方法都不能准确的预测班车/公交车在不同路段不同环境下的到站时间。

因此，需要提供一种基于gps数据的班车/公交车的到达时间预测方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种班车/公交车的到达时间预测方法，对具有固定出发时间及固定线路的班车/公交车，可在班车/公交车的行驶过程中实时预测到达目的地的到达时间。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种班车/公交车的到达时间预测方法，包括如下步骤：

s1、查询与待预测的班车/公交车相同班次的班车/公交车的历史gps数据；

s2、采集待预测的班车/公交车的gps数据；

s4、将待预测的班车/公交车周围一定范围内的班车/公交车的历史gps数据选定为样本，根据基于样本计算的历史到达时间预测待预测的班车/公交车的到达时间。

优选地，班车/公交车的历史gps数据和待预测的班车/公交车的gps数据的采集间隔均为30s。

优选地，在步骤s2与s4之间还包括如下步骤：

s3、以上一个采集时刻采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置为圆心且以当前采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置与上一个采集时刻采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置之间的距离为半径划定半圆，判断半圆内存在的相同班次的班车/公交车的历史gps数据数量是否大于等于设定阈值：若是则转入步骤s4；若否则转入步骤s2采集下一个采集时刻的待预测的班车/公交车的gps数据。

优选地，所述设定阈值的取值范围为10～20。

优选地，步骤s4中将待预测的班车/公交车周围一定范围内的班车/公交车的历史gps数据选定为样本进一步包括：

以大小相同的四边形网格划分包含待预测的班车/公交车线路的平面地图，将包含待预测的班车/公交车的gps数据中的位置的四边形网格中包含的班车/公交车的历史gps数据选定为样本。

优选地，所述四边形网格的长和宽的取值范围均为100～150m。

本发明的有益效果如下：

本发明所述技术方案可在班车/公交车的行驶过程中实时预测到达目的地的到达时间，并且在班车/公交车越接近目的地时预测越精确，为班车/公交车的调度提供参考。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明；

图1示出班车/公交车的到达时间预测方法的流程图。

图2示出划定半圆的示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

如图1所示，本发明公开的班车/公交车的到达时间预测方法，包括如下步骤：

s1、查询与待预测的班车/公交车相同班次的班车/公交车的历史gps数据；

s2、采集待预测的班车/公交车的gps数据；

s4、将待预测的班车/公交车周围一定范围内的班车/公交车的历史gps数据选定为样本，根据基于样本计算的历史到达时间预测待预测的班车/公交车的到达时间。

其中，班车包括但不限于物流网络(如快递、快运网络)中按周期(每日/每周)在特定时间定时发车，运行于指定线路上的车辆。相同班次的两辆班车/公交车具有相同的出发时间和相同的线路。数据库中的班车/公交车的历史gps数据包含时间和位置信息，采集待的预测的班车/公交车的gps数据也同样包含时间和位置信息。由于班车/公交车的历史gps数据包含时间和位置信息，因此可根据选定为样本的班车/公交车的历史gps数据中的时间信息和该班车/公交车到达目的地的时间计算得到该班车/公交车的历史到达时间，同样也能计算得到选定为样本的班车/公交车的历史gps数据的剩余里程；如果选定了多个样本，则可将多个历史到达时间取均值得到待预测的班车/公交车的到达时间的预测结果。另外，在选定样本时，还应去除明显异常的班车/公交车的历史gps数据(例如班车迟到等)。

进一步，班车/公交车的历史gps数据和待预测的班车/公交车的gps数据的采集间隔均为30s，即，每30s采集一次待预测的班车/公交车的gps数据，数据库中的班车/公交车的历史gps数据在当初采集时也是每30s采集一次。

进一步，在步骤s2与s4之间还包括如下步骤：

s3、如图2所示，以上一个采集时刻采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置为圆心且以当前采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置与上一个采集时刻采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置之间的距离为半径划定半圆，判断半圆内存在的相同班次的班车/公交车的历史gps数据数量是否大于等于设定阈值：若是则转入步骤s4，在当前采集时刻预测到达时间；若否则转入步骤s2采集下一个采集时刻的待预测的班车/公交车的gps数据，再以“当前”采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置为圆心且以下一个采集时刻采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置与“当前”采集的待预测的班车/公交车的gps数据中的位置之间的距离为半径划定半圆，根据设定阈值进行判断，若下一采集时刻满足设定阈值，则在下一采集时刻预测到达时间。进一步，设定阈值的取值范围为10～20。步骤s3可以提高预测灵活性和准确性：如果以固定范围来圈定范围，势必导致某些路段产生的历史gps数据中的位置过多或者过少的情况。而由于车辆在行驶途中的速度与驾驶行为具有相似性，以实时的两个连续采集时刻采集的gps数据中的位置来划分范围，能较好的规避上面这种问题。

进一步，步骤s4中将待预测的班车/公交车周围一定范围内的班车/公交车的历史gps数据选定为样本进一步包括：

以大小相同的四边形网格划分包含待预测的班车/公交车线路的平面地图，将包含待预测的班车/公交车的gps数据中的位置的四边形网格中包含的班车/公交车的历史gps数据选定为样本，进而，如果选定了多个样本，则可将多个历史到达时间取均值得到包含待预测的班车/公交车的gps数据中的位置的四边形网格的预测到达时间，将四边形网格的预测到达时间作为待预测的班车/公交车的预测到达时间。进一步，四边形网格的长和宽的取值范围均为100～150m。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。