基于GPS轨迹数据的公交到站时间预测方法研究

公交到站时间预测作为智能公交的核心内容之一,不仅可以极大地提高公交服务满意度进而提高公交出行率,而且可为智能公交调度系统的优化提供数据依据。本文将公交GPS数据和公交站点与线路等GIS数据进行融合、处理与分析,基于公交车轨迹数据和路段在空间关系和时空分布上的分析和处理,设置一定的离站距离阈值对当前公交站点进行缓冲区分析,搜索在最近一段时间内停靠该站点的公交车轨迹数据,获取不同车辆的轨迹信息,进行公交到站时间预测研究,建立预测模型,推算出公交到站时间,并以经过广州市体育中心公交站的多条公交线路为例验证预测方法的准确性。研究表明:通过模型预测所得多条公交线路的公交到站时间与实际调查记录时间误差较小。     

智能交通公交线网优化策略与评价方法

为更全面规划城市公交线网,缓解公交企业运力压力,通过采集公交出行OD客流数据,推算公交出行OD矩阵,运用客流分配算法,对各条公交线路上的客流进行分配.运用公交线网、路网评价方法,对所有运行公交线路的道路断面客流量进行评价,公交负荷度为0.4～0.85时,符合城市公交线网规划的要求.对公交站点公交车流量进行评价,车流量饱和度为0.65～0.85时,需设置较多的同名站点,降低公交车的拥挤程度,表明此站点在公交线网规划中具有一定的现实意义.对客流分布质量进行评价,线路的断面客流不均衡系数小于1.20,表明此公交线路的利用率和运转效率高,实例证明所采用的评价方法具有实用性和可靠性.     

基于公交IC卡数据的大规模OD矩阵推导算法研究*

为实现基于公交IC卡数据的大规模OD（Origination-Destination）矩阵推导,提出了一种不关联公交调度信息和GPS数据的OD矩阵推导算法。首先,提出了站点序号标注算法,通过时间聚类思想,设计了自适应调整的时间间隔阈值以判断公交车的行驶状态,将公交站点序列与刷卡记录进行匹配。在此基础上,提出了单个公交车的行驶方向标注算法,通过从已知行驶方向的公交车推导未知方向公交车的方向标注算法。为了最大化解决公交数据的上车站点信息补全问题,将全局公交车行驶方向标注问题映射为图论中的节点遍历问题,利用贪心生长算法和广度优先策略实现了局部最优。最后该算法处理某市的公交IC卡数据,得到了公交出行链假设下的城市居民大规模OD矩阵。结果显示算法可有效推导大规模OD矩阵。     

基于备选路径集的在线最短耗时公交换乘方法

面向城市公交出行者,在给定出行起讫点及起始时间的情况下,提出一种基于备选路径集的在线最短耗时公交换乘方法：在预处理阶段离线地运用双向广度优先搜索方法得到点对之间的静态备选路径集;结合实时公交到站时间预测数据或发车间隔等静态的公交运营数据,进行最短耗时评估,在线地从中选择耗时最短的路径。将该方法运用于沈阳公交路网案例中（公交到站时间预测数据仿真生成）,并嵌入沈阳市公交出行查询系统,结果表明了其实用性。     

一种基于乘客出行轨迹的公交断面客流估算方法

为充分利用公交车GPS数据和IC卡数据来估算公交断面客流,提出一种对刷卡乘客分类推断上、下车站点并扩样叠加轨迹的方法。首先通过融合公交车GPS数据和IC卡数据来推断不同类别刷卡乘客的上、下车站点;然后,结合投币乘客的出行特征,用低出行频次刷卡乘客的出行轨迹拟合投币乘客的出行轨迹,并对全部乘客的出行轨迹进行叠加;最后以广州公交为例进行了实验。实验结果表明提出的方法可以免交通调查近似得到单条公交线路的断面客流。     

基于前车与经验数据的车辆到站时间预测模型

公交车辆运行经验数据体现了到站时间的一般性规律,前车数据反映了到站时间的实时性。提出一种基于前车与经验数据的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中对站点间路段行驶时间及站点停留时间区分了高峰期和非高峰期,站点间的延时时间考虑了不同方向红灯等待时间的区别以及斑马线的影响。用杭州公交104路公交车的数据对预测模型进行了验证,结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能够较为准确地预测公交车辆到站时间。     

公交换乘算法的仿真研究

研究建立城市公交换乘查询网络问题.传统的公交换乘算法忽略了公交乘客的出行寻求优化路径的心理,并且算法的时间效率较低.为了解决上述问题,提出乘坐公交车出行的最优方案为换乘次数最少并且距离最短的线路.首先建立了公交网络及最小换乘次数的数学模型,然后运用线性规划方法建立线性规划模型,重新构造公交站点的数据结构以改进原有的最小换乘算法,得到一个新的算法并用改进算法对线性规划模型进行求解.仿真结果表明:新算法为核心的公交网络查询仿真系统,在一定程度上可以提高城市公共交通系统的服务水平,为实际设计提供依据.     

平行公交系统中的计算实验问题研究

研究了在平行公交系统中如何进行计算实验的问题. 平行公交系统中的计算实验主要通过以下三步完成: 1)基于简化的数学模型的求解确定初始的公交发车时间间隔; 2)在一个较小范围内不断调整公交车发车间隔, 在平行公交系统中运行观察其运行效果, 形成不同的发车间隔方案; 3)建立方案评价体系, 对得到的发车间隔方案进行评估, 确定最优发车方案. 在本文的计算实验实例中, 共进行了6次计算实验, 得到了一个最优的发车方案, 并基于结果数据说明了论文所提方法的其合理性.     

基于GPS和IC卡的单线公交OD生成方法

分析了公交车GPS和公交IC卡的基础数据.提出了基于公交车GPS和公交IC卡的数据融合的理论依据及两级数据融合方法;首次利用"总量控制"的思想较好地解决了在进行下车人数的推算过程中所产生的总量误差问题:建立了生成单线公交OD的计算公式模型,该模型将为公交运行评价、智能调度、线网优化等提供科学的数据参考依据.     

基于居民出行行为分析的公交线路调度研究

针对居民出行高峰时段的交通拥堵问题,建立了以居民的出行行为分析为基础的公交线路调度模型。该模型运用生存分析理论对居民出行时间的影响因素进行分析,科学划分城市居民出行时段区间,进而针对该地区高峰时段的公交发车间隔构造非线性规划模型函数。模型函数综合考虑乘客时间成本和公交公司运营成本,加入权重系数并利用粒子群算法求解,从而得到最佳发车间隔时间。结合杭州某地区市民出行数据,通过实证研究得出优化后的调度时刻表,验证了模型的可行性和有效性。     

智能交通动态调度优化模型与评价方法

为了降低大城市市民出行成本,缓解公交企业运力压力,提出一种智能交通出行OD(Origin Destination,出行地和目的地)的公交调度优化算法,以公交出行OD客流预测和计划排班发车时间间隔为出发点,运用公交出行OD客流推导理论,构建智能交通出行OD的公交调度优化模型。通过获取个人OD数据,利用单条线路公交OD方法,实现全市公交OD矩阵推算。根据全市公交出行OD推算结果,求解公交调度模型,解决智能交通调度多目标规划和公交线网优化问题。通过仿真模拟试验,分析智能公交排班计划评价指标,计算车辆营运效率占比:自动排班仿真数据为79%,实际运营数据为73%;统计车辆高峰时段与全天营运车次占比:自动排班仿真数据为36.75%,实际运营数据为37.37%,满足智能公交计划排班评价指标的要求,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

面向公共安全数据处理的浪涌模型研究应用

近年来,随着平安城市和智慧城市项目的建设和发展,视频监控系统已经成为公安机关治安管控、打击犯罪、预防应急突发事件的有效手段。随着网络通信技术的迅速发展以及移动智能终端(如智能手机、平板电脑等)的快速普及,智能终端已经普遍携带视频监控、音频、加速传感器等感知设备。部分高端智能终端所能携带的视频设备已经超过部分低端的视频监控设备。智能终端的大量普及使得构建以人为中心的感知与计算网络成为可能。对不同信息空间的信息进行有效融合,可以加强对于公共安全事件的有效感知与检测。针对公共安全事件多源信息的融合问题,提出了数据浪涌模型,并对该模型进行了定义。同时利用该模型对人证合一系统进行了实例验证。开发的人证合一系统已经应用于北京市的多个长途车站与火车站。     

基于MQTT协议的分布式泵站物联网系统设计

为了解决自来水供水系统中分散的增压泵站运行状态的远程统一监控和数据可视化难题,设计了基于消息队列遥测传输(MQTT)协议的分布式泵站远程监测物联网(IoT)系统。系统子站点以ARM单片机为核心,实时采集现场各种传感器数据和设备运行状态(如压力、温度、变频器状态等参数),并采用PID算法自动调节变频泵运行参数,以实现恒压供水。子站点的触摸屏作为本地数据可视化和组态窗口。子站点通过4G无线传输模块和云平台进行数据通信,云平台采用B/S架构设计,方便维保人员远程通过计算机或手机等移动设备查看泵站运行状态,同时可以通过云端预留的API接口无缝接入其他智慧水务平台。该系统已经某自来水公司投入实际运行。从现场运行情况来看,该系统运行稳定、可靠,已经消除了多起设备故障隐患,极大地提升了泵站运维效率。该系统具有实施简单、便捷、成本低、可复制性高等特点,在智慧城市、智慧水务中具有广阔的应用前景。     

智能电表的数据抄读新方法

智能电表大多采用MODBUS协议或者645协议进行通信,通信速率不高,这对于智能电表大量数据的传输不方便。提出基于PROFIBUS的智能电表数据抄读方法及系统,此系统包括基于PROFIBUS通信的主站--可编程逻辑控制器(PLC)和从站,主站和从站是基于PROFIBUS总线通信连接的,主站由西门子PLC/CP5611网卡和STEP 7编程软件、WINCC监控软件等组成,从站为具有PROFIBUS模块的智能电表;该PROFIBUS模块与智能电表中的微控制单元(MCU)进行连接,作为智能电表的一部分。这种基于PROFIBUS的智能电表数据抄读方法及系统易于实施,数据传输快,且通信速率可以达到12Mb/s。     

基于天地图的智慧公交移动APP设计与实现

针对太原市智慧公交系统建设的需求,基于天地图移动API和IOS平台,研发了一款智慧公交移动APP.APP提供静态公交查询、实时公交查询、周边公交查询和公交换乘查询等公交查询服务和周边兴趣点查询、天气查询和交通管理通知公告等增值服务.解决传统公交运营管理不能满足公众对出行信息的需求问题,做到了智慧出行.     

A novel data collection mechanism for smart grids using public transportation buses

In this study, we propose a novel solution for collecting smart meter data by merging Vehicular Ad-Hoc Networks (VANET) and smart grid communication technologies. In our proposed mechanism, Vehicular Ad-Hoc Networks are utilized for collecting data from smart meters, eliminating the need for manpower. To the best of our knowledge, this is the first study proposing the utilization of public transportation vehicles for collecting data from smart meters. With this work, the use of the IEEE 802.11p protocol has been proposed for the first time for use in smart grid applications. In our scheme, data flows first from smart meters to a bus through infrastructure-to-vehicle (I2V) communication and then from the bus to a bus stop through vehicle-to-infrastructure (V2I) communication. The performance of our proposed mechanism has been investigated in detail in terms of end-to-end delay and delivery ratio by using Network Simulator-2 and with different routing protocols.     

基于i.MX6的智慧广告一体机的应用设计

针对公交车中的各类电子产品独立工作而没有通信协作的问题,提出了一种基于i.MX6的智慧广告一体机的设计方案.该智慧广告一体机集监控、定位报站、WIFI热点、紧急情况检测等功能为一体.本文从广告一体机的硬件架构、软件工作流程、实际运行遇到的故障及解决方法等方面对其进行了详细的介绍.经过南京等城市公交的实际运行检验,该套广告一体机运行良好,可大大提高市民出行的安全性和舒适性,为智慧公交、智慧城市的发展奠定了坚实的基础.     

基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补

针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状,提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统（GPS）、公交集成电路卡（IC）等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺失的到站名称、到站经纬度数据,用已有完整到站数据和静态线路信息关联分析进行修补。对于缺失的到站时刻数据,则按以下步骤进行修补：首先,对每一个缺失数据站点与其最近的未缺失数据站点,将这两站点间历史完整到站数据的行程时间和班次时序进行基于DBSCAN算法的聚类;其次,判断研究班次的两个相邻的数据完整的班次所属簇是否为同一个簇,若为同一个簇则不作改变,否则将两个簇合并;最后,将簇中点对应最大行程时间作为缺失行程时间判断是否有乘客在该站点上车刷卡,若有则由乘客开始刷卡时刻推算到站时刻,若无则将簇中点对应最大、最小行程时间的均值作为缺失行程时间推算到站时刻。以厦门市公交到站数据为例,在缺失到站名称、经纬度修补中,基于GPS数据聚类的方法、基于极大概率估计的方法和所提方法皆可进行100%的修补;在缺失到站时刻修补中,所提方法的平均相对误差比两种对比方法分别低0.0301%和0.0004%,相关系数比对比方法分别高0.005和0.0075。实验结果表明,所提算法在缺失公交到站数据修补中能有效提高修补的准确度,降低缺失站点个数变化对于准确度的影响。     

具有极大时间约束的轨道交通系统的周期分析

运用极大–加代数方法研究具有极大时间约束的轨道交通系统的周期运行规律.分别建立具有两个车站的双回路城际轨道交通系统和具有n个车站的单回路城市轨道交通系统的极大–加线性模型.对于前者,运用系统状态矩阵的周期性,证明各个车站第k次与第(k+2)次的发车时间间隔相同;对于后者,运用状态变量的线性替换,证明在任何初始状态下,系统经过一次循环便可进入周期稳态运行,即列车连续两次到达同一车站的时间间隔相同.周期时间分析有利于轨道交通系统列车时刻表的编排和周期运行方案的设计.为验证本文结果的实用性和有效性,给出周期时间分析在列车调度和线路规划中的应用例子.     

Analysis and assessment of a knowledge based smart city architecture providing service APIs

The main technical issues regarding smart city solutions are related to data gathering, aggregation, reasoning, data analytics, access, and service delivering via Smart City APIs (Application Program Interfaces). Different kinds of Smart City APIs enable smart city services and applications, while their effectiveness depends on the architectural solutions to pass from data to services for city users and operators, exploiting data analytics, and presenting services via APIs.Therefore, there is a strong activity on defining smart city architectures to cope with this complexity, putting in place a significant range of different kinds of services and processes. In this paper, the work performed in the context of Sii-Mobility smart city project on defining a smart city architecture addressing a wide range of processes and data is presented. To this end, comparisons of the state of the art solutions of smart city architectures for data aggregation and for Smart City API are presented by putting in evidence the usage semantic ontologies and knowledge base in the data aggregation in the production of smart services. The solution proposed aggregate and re-conciliate data (open and private, static and real time) by using reasoning/smart algorithms for enabling sophisticated service delivering via Smart City API. The work presented has been developed in the context of the Sii-Mobility national smart city project on mobility and transport integrated with smart city services with the aim of reaching a more sustainable mobility and transport systems. Sii-Mobility is grounded on Km4City ontology and tools for smart city data aggregation, analytics support and service production exploiting smart city API. To this end, Sii-Mobility/Km4City APIs have been compared to the state of the art solutions. Moreover, the proposed architecture has been assessed in terms of performance, computational and network costs in terms of measures that can be easily performed on private cloud on premise. The computational costs and workloads of the data ingestion and data analytics processes have been assessed to identify suitable measures to estimate needed resources. Finally, the API consumption related data in the recent period are presented.