本发明涉及交通
技术领域：
，尤其涉及一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法。
背景技术：
：“优先发展公共交通”作为我国重要的城市交通发展战略，已经成为缓解中国城市交通拥堵、交通污染、交通能耗等问题的共识，也是实现城市交通绿色可持续发展的重要举措。由于城市道路的建设受到城市空间和土地资源等多方面的限制，城市的可持续发展需要“多模式、多类型、优品质、高效率”的公共交通体系和出行服务，以提高城市地面公交系统的吸引力、竞争力和承载能力。近年来，城市公共交通信息化建设和大数据技术的快速发展，对地面公交系统地建设起到了前所未有的促进作用，尤其是城市公交车辆到站时间预测服务的出现，对提高地面公交系统的运营服务和管理水平，提高公交出行的竞争力和吸引力，解决城市交通拥堵和环境污染等问题具有重要意义。但是在公交到站时间预测服务的运营中，有时会出现公交车辆到站时间预测结果不可靠、到站时间预测准确度较低等现象，尤其是在雨雪强风等天气条件下，严重影响了出行者对于交通出行方式的选择。面对不可靠的预测候车时间，出行者往往需要时刻关注到站的公交车辆，由此容易产生急躁、焦虑等负面情绪，导致出行者选择其他交通方式出行，使得地面公交的竞争力、吸引力以及出行分担率等并未产生明显的提升。在这种情况下，为了提升公交到站时间预测服务质量，建设高效、准时、可靠的地面公交系统，可以通过对公交到站时间预测结果的可靠度进行评价和提示，使得出行者对公交到站时间预测有更准确地判断，以此提升出行者地面公家的运营服务质量的认同度和满意度，减少出行者在候车过程中出现的焦虑和急躁等负面情绪，从而提升地面公交出行的竞争力、吸引力和出行分担率等。技术实现要素：有鉴于此，本发明的目的是提供一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，以解决
背景技术：
中的问题。本发明的目的在于提出一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，本方法基于公交到站时间预测服务，通过对其运营数据进行标准化处理，获取公交到站时间的预测值和实际值，以此计算公交车辆到站时间预测结果的偏离度，并分时段、分线路、分站点构建的不同属性标签的公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型。通过问卷调查的方式获取出行者对于公交到站时间预测结果偏差的容忍程度和对于可靠度的主观感受，制定公交到站时间预测结果可靠度的评价等级和划分标准，并通过不同颜色的预测到站时间提示可靠度，以此提升公交到站时间预测的服务质量和服务水平。为了实现上述目的，本发明的一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，具体按以下步骤执行：进一步，步骤s1，公交到站时间预测数据标准化处理；基于公交到站时间预测服务，获取公交到站时间预测数据并进行标准化处理，生成公交到站时间预测数据表，主要包含日期、时刻、线路编号、车辆编号、行驶方向、即将到站公交站点编号、即将到站公交站点名称、即将到站公交站点距离、预测公交到站时间等数据字段。数据字段标准化格式示例如表1所示：表1公交到站时间预测数据示例表其中，公交到站时间预测数据表的数据字段说明如表2所示：表2数据字段说明序号数据字段描述1日期yyyy/mm/dd(年/月/日)2时刻hh:mm:ss(时/分/秒)3线路编号/4车辆编号/5行驶方向0，1(0为上行，1为下行)6即将到站公交站点编号从1开始的整数7即将到站公交站点名称/8即将到站公交站点距离单位：米(-1表示公交车辆已到站)9预测公交到站时间单位：秒(0表示公交车辆已到站)进一步，步骤s2，公交到站时间预测结果可靠度评价；步骤s2.1，公交车辆到站时间预测结果偏离度计算；通过关联日期、时刻、车辆编号、行驶方向和即将到站公交站点名称等数据字段，获取特定公交线路的车辆在特定评价时段内的连续到站时间预测数据和实际到站时间数据，进一步计算公交车辆从预测时刻开始到实际到站时刻为止的实际行程时间，计算公式如式(1)所示：式中，tijmarrive为公交线路i车辆j到达站点m的实际行程时间；tijmarrive为公交线路i车辆j到达站点m的实际到站时刻；timforecast为公交线路i车辆j预测站点m到站时间的时刻；进一步，步骤s2.3结合公交车辆到站行程时间的实际值和预测值，计算公交车辆到站时间预测结果的偏离度，计算公式如式(2)所示：式中，dijm为公交线路i车辆j到达站点m的到站时间预测结果偏离度；tijmarrive公交线路i车辆j到达站点m的实际行程时间；tijmforecast为公交线路i车辆j到达站点m的预测行程时间。进一步，步骤s3，构建公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型；按照实际公交运营时间，以15分钟为最小单元将每小时划分为4个评价时段，并根据不同日期内各评价时段的特殊性赋予工作日、非工作日、节假日等时间属性标签和降雨、降雪、强风等天气属性标签。分别统计从开始提供公交到站时间预测服务至今的不同属性标签的各评价时段内各公交线路站点的公交车辆到站时间预测结果偏离度数据，构建其公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型：如式(3)所示：式中，fanim(x)为属性标签a评价时段n公交线路i站点m条件下的公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型；fanim(x)为偏离度的概率密度函数。其中，具体的属性标签如表3所示：表3属性标签进一步，步骤s4公交车辆到站时间预测结果可靠度评价；通过问卷调查的方式获取出行者对于公交到站时间预测结果偏差的容忍程度，界定偏离度数值小于α时预测结果准确。基于公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型，计算不同属性标签下的各评价时段内各公交线路站点的公交车辆到站时间预测结果偏离度小于α的概率，作为可靠度评价指标。基于出行者对于可靠度的主观感受，制定可靠度评价等级划分标准，如表4所示：表4可靠度评价等级划分标准可靠度ranim≥β2β2＞ranim≥β1β1＞ranim可靠度评价等级相对可靠不可靠非常不可靠步骤s5，公交车辆到站时间预测结果可靠度提示方法；在现有的电子公交站牌和公交到站时间预测服务app中显示下一班公交车辆的预测到站时间的基础上，通过匹配当前时刻的属性标签、评价时段、公交线路、站点对应的可靠度数值，以不同颜色的预测到站时间来提示预测结果的可靠度评价等级。可靠度评价等级与提示颜色对应关系如表5所示：表5可靠度评价等级与提示颜色对应关系可靠度ranim≥β2β2＞ranim≥β1β1＞ranim可靠度评价等级相对可靠不可靠非常不可靠提示颜色绿色橙色红色本发明的一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法的有益效果：本方法通过通过对历史公交到站时间预测结果可靠度进行评价，采用不同颜色的预测到站时间对可靠度进行提示，以此吸引出行者选择地面公交出行，提升地面公交的竞争力、吸引力和出行分担率。附图说明图1是本发明的方法流程图。具体实施方式以下将结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明，显然，所描述的实施例仅仅只是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本实施例中,本发明的一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，本实例包括以下步骤：步骤s1，公交到站时间预测数据标准化处理；本实施例基于北京市公交到站时间预测服务，获取公交站点惠新西街南口所包含公交线路125路和430路上行方向的公交到站时间预测数据并进行标准化处理，生成公交到站时间预测数据表，包含日期、时刻、线路编号、车辆编号、行驶方向、即将到站公交站点编号、即将到站公交站点名称、即将到站公交站点距离、预测公交到站时间数据字段，数据如表6所示：表6公交到站时间预测数据表其中，公交到站时间预测数据表的数据字段说明如表2所示：步骤s2，公交到站时间预测结果可靠度评价；步骤s2.1，公交车辆到站时间预测结果偏离度计算；通过关联日期、时刻、车辆编号、行驶方向和即将到站公交站点名称数据字段，获取125路和430路上行方向在不同评价时段内的公交站点惠新西街南口的连续到站时间预测数据和实际到站时间数据，计算公交车辆从预测时刻开始到实际到站时刻为止的实际行程时间，计算结果如表7所示：表7公交车辆实际行程时间数据表结合公交车辆到站行程时间的实际值和预测值，计算公交车辆到站时间预测结果的偏离度，计算公式如下所示：式中，dijm为公交线路i车辆j到达站点m的到站时间预测结果偏离度；tijmarrive公交线路i车辆j到达站点m的实际行程时间；tijmforecast为公交线路i车辆j到达站点m的预测行程时间；本实施例中，经过计算，125路和430路公交上行方向在不同评价时段内的部分到站时间预测结果的偏离度数据如表8所示：表8公交车辆到站时间预测结果偏离度数据表日期时刻评价时段线路编号车辆编号行驶方向偏离度2019/2/126:08:3506:00-06:151258592479263250-0.222019/2/126:29:1006:15-06:3012596553816026900.092019/2/126:39:4606:30-06:451255477461743020-0.052019/2/126:55:0506:45-07:001258311479263280-0.122019/2/127:01:3807:00-07:151252525136785720-0.262019/2/127:11:0707:00-07:151253431942571580-0.302019/2/127:21:0007:15-07:3012585924792632500.052019/2/127:36:2407:30-07:451255477461743020-0.072019/2/127:47:0607:45-08:0012596553816026900.252019/2/127:57:1207:45-08:001258311479263280-0.17…………………2019/2/125:26:4905:15-05:304301546882935030-0.082019/2/125:42:4105:30-05:4543041804141591300.032019/2/125:58:1405:45-06:0043083638282632600.402019/2/126:08:5206:00-06:1543054099545430500.212019/2/126:29:1206:15-06:3043016291010460100.112019/2/126:40:2606:30-06:4543092419696026900.072019/2/126:54:5606:45-07:004308255554709290-0.032019/2/127:05:2407:00-07:1543019888829350300.002019/2/127:15:5807:15-07:304301635101046040-0.082019/2/127:31:2607:30-07:4543020852727857000.13…………………本实施例中，步骤s3，构建公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型；按照北京市公交线路的实际运营时间，以15分钟为最小单元，将每小时划分为4个评价时段，并根据不同日期内各评价时段的特殊性赋予工作日、非工作日、节假日的时间属性标签和降雨、降雪、强风的天气属性标签，属性标签如表9所示：表9不同日期各评价时段属性标签本实施例中，分别统计2019年1月至6月的不同属性标签的各评价时段内125路和430路上行方向在公交站点惠新西街南口的公交车辆到站时间预测结果偏离度数据，并构建其公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型，如式(3)式中，fanim(x)为属性标签a评价时段n公交线路i站点m条件下的公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型；fanim(x)为偏离度的概率密度函数。本实施例中，其中，125路和430路上行方向在公交站点惠新西街南口的到站时间预测结果偏离度数据的统计情况如表10和表11所示：表10惠新西街南口125路公交到站时间预测结果偏离度数据统计表表11惠新西街南口430路公交到站时间预测结果偏离度数据统计表本实施例中，步骤s4，公交车辆到站时间预测结果可靠度评价；通过问卷调查的方式获取出行者对于公交到站时间预测结果偏差的容忍程度。调查结果表明，85％以上的出行者认为当偏离度数值小于0.2时，预测结果相对准确。因此，基于公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型，计算125路和430路上行方向在惠新西街南口的不同属性标签下的各评价时段内各公交线路站点的公交车辆到站时间预测结果偏离度小于0.2的概率，作为可靠度评价指标。基于历史数据计算的125路和430路上行方向在公交站点惠新西街南口的可靠度指标值如表12和表13所示：表12惠新西街南口125路公交到站时间预测结果可靠度表13惠新西街南口430路公交到站时间预测结果可靠度通过问卷调查获取出行者对于可靠度的主观感受，制定可靠度评价等级划分标准，如表14所示：表14可靠度评价等级划分标准可靠度ranim≥β2β2＞ranim≥β1β1＞ranim可靠度评价等级相对可靠不可靠非常不可靠由此可以判断出，在工作日的05:30-05:45评价时段内，125路和430路上行方向在公交站点惠新西街南口的到站时间预测结果均为相对可靠。本实施例中，步骤s5，公交车辆到站时间预测结果可靠度提示方法；在现有的电子公交站牌和公交到站时间预测服务app中显示下一班公交车辆的预测到站时间的基础上，通过匹配当前时刻的属性标签、评价时段、公交线路、站点对应的可靠度数值，以不同颜色的预测到站时间来提示预测结果的可靠度评价等级。可靠度评价等级与提示颜色对应关系如表15所示：表15可靠度评价等级与提示颜色对应关系可靠度ranim≥0.850.85＞ranim≥0.600.60＞ranim可靠度评价等级相对可靠不可靠非常不可靠提示颜色绿色橙色红色例如出行者选择在工作日的05:30-05:45时段内在公交站点惠新西街南口乘坐公交出行，此时125路和430路上行方向的到站时间预测可靠度分别为0.85和0.85，均为相对可靠级别，因此到站时间预测结果以绿色显示，提示出行者到站时间预测结果相对可靠。以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。当前第1页1 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技术特征：1.一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，具体按以下步骤执行：
s1：公交到站时间预测数据标准化处理；
s1.1：获取公交到站时间预测数据，包括日期、时刻、线路编号、车辆编号、行驶方向、即将到站公交站点编号、即将到站公交站点名称、即将到站公交站点距离、预测公交到站时间的数据字段；
s2：对公交到站时间预测结果进行可靠度评价；
s2.1：对公交车辆到站时间预测结果偏离度计算，通过关联日期、时刻、车辆编号、行驶方向和即将到站公交站点名称的数据字段，获取特定公交线路的车辆在特定评价时段内的连续到站时间预测数据和实际到站时间数据；
s2.2：计算公交车辆从预测时刻开始到实际到站时刻为止的实际行程时间；
s2.3：结合公交车辆到站行程时间的实际值和预测值，计算公交车辆到站时间预测结果的偏离度；
s3：构建公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型；按照实际公交运营时间，以15分钟为最小单元将每小时划分为4个评价时段，并根据不同日期内各评价时段的特殊性赋予工作日、非工作日、节假日等时间属性标签和降雨、降雪、强风等天气属性标签，分别统计从开始提供公交到站时间预测服务至今的不同属性标签的各评价时段内各公交线路站点的公交车辆到站时间预测结果偏离度数据，构建其公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型：
s4：对公交车辆到站时间预测结果可靠度评价；通过问卷调查的方式获取出行者对于公交到站时间预测结果偏差的容忍程度，界定偏离度数值小于α时预测结果准确；基于公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型，计算不同属性标签下的各评价时段内各公交线路站点的公交车辆到站时间预测结果偏离度小于α的概率，作为可靠度评价指标，基于出行者对于可靠度的主观感受，制定可靠度评价等级划分标准；
s5:对公交车辆到站时间预测结果可靠度进行提示，在现有的电子公交站牌和公交到站时间预测服务app中显示下一班公交车辆的预测到站时间的基础上，通过匹配当前时刻的属性标签、评价时段、公交线路、站点对应的可靠度数值，以不同颜色的预测到站时间来提示预测结果的可靠度评价等级。
2.根据权利要求1一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，其特征在于：
在s2.2中，计算公式如式(1)所示：
tijmarrive＝tijmarrive-tijmforecast式(1)
式中，tijmarrive为公交线路i车辆j到达站点m的实际行程时间；tijmarrive为公交线路i车辆j到达站点m的实际到站时刻；tijmforecast为公交线路i车辆j预测站点m到站时间的时刻。
3.根据权利要求1一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，其特征在于：
在s2.3中，计算公式如式(2)所示：
式中，dijm为公交线路i车辆j到达站点m的到站时间预测结果偏离度；tijmarrive公交线路i车辆j到达站点m的实际行程时间；tijmforecast为公交线路i车辆j到达站点m的预测行程时间。
4.根据权利要求1一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，其特征在于：在步骤s3中，计算公式如式(3)所示：
式中，fanim(x)为属性标签a评价时段n公交线路i站点m条件下的公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型；fanim(x)为偏离度的概率密度函数。
技术总结本发明涉及交通技术领域，尤其涉及一种公交到站时间预测结果可靠度的评价和提示方法，首先进行公交到站时间预测数据标准化处理；然后对公交到站时间预测结果进行可靠度评价；结合公交车辆到站行程时间的实际值和预测值，计算公交车辆到站时间预测结果的偏离度；再构建公交到站时间预测结果偏离度概率分布模型，最后对公交车辆到站时间预测结果可靠度进行评价和提示；本发明通过对历史公交到站时间预测结果可靠度进行评价，采用不同颜色的预测到站时间对可靠度进行提示，以此吸引出行者选择地面公交出行，提升地面公交的竞争力、吸引力和出行分担率。
技术研发人员：刘好德;李成;祁昊;刘向龙;吴忠宜;吴骏;钱贞国;宜毛毛;李晓菲;王寒松;李香静;于海洋;刘荣先
受保护的技术使用者：交通运输部科学研究院
技术研发日：2020.03.26
技术公布日：2020.06.09
