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申请/专利权人：福建信息职业技术学院

摘要：本发明公开了一种基于客流分析的BRT排班方法，通过采集和处理客流数据，对客流数据进行建模与分析，提取乘客路线信息，基于客流数据和提取的乘客路线信息等交通大数据，进行数据分析及数据挖掘，通过统计断面客流数据、客流情况、时间站点断面客流情况，充分利用数据的潜在信息价值，对乘客需求进行预测，准确抓取乘客需求，实现BRT车辆的排班；该排班方法实现了BRT车辆班次与客流的精准匹配，以“客流”这一最准确的因素作为发车条件，不仅可实现BRT车辆的自动排班，且还有效保证了BRT排班的科学性。

主权项：1.一种基于客流分析的BRT排班方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.采集和处理客流数据，该客流数据包括BRT各线路站点数据、BRT车辆GPS定位数据和BRT的历史刷卡数据；S2.对客流数据进行建模与分析，提取乘客路线信息，该乘客路线信息包括站点的断面乘客量、每个乘客从上车站点到下车站点可选的线路方案、每个时间段车辆通过上一站点到下一站点之间的平均时长；其中，站点的断面乘客量是指单位时间内该站点上车人数量和下车人数量的总和；S3.根据步骤S1中的客流数据、步骤S2中的乘客路线信息、以及各线路的车型载客量，对各线路、各行驶方向的BRT车辆进行排班，智能生成排班表；其中，对每条线路、单个行驶方向的BRT车辆进行排班的步骤包括：S3.1.预设各时间段的发车时间间隔T；S3.2.根据每个时间段BRT车辆通过上一站点到下一站点之间的平均时长，计算BRT车辆到达各站的时间点，计算BRT车辆于各时间点在各站点的客流情况；其中，每个站点客流情况的计算步骤包括：S3.2.1.根据BRT车辆到站的时间点，提取该时间点临近一定时间内进入到该站点的人数N；S3.2.2.根据乘客进入到该站点时提供的下车信息，推断出每一位乘客出行的所有可选线路方案的数量M；S3.2.3.根据每一位乘客出行的所有可选线路方案，按每位乘客可能乘坐该BRT车辆的概率C，统计该BRT车辆于当前站点上车的人数IN；其中，C=1M，IN=C*N=1M*N；S3.2.4.根据统计的该BRT车辆于该站点上车的人数IN，结合乘客出站时的下车信息，计算经过该站点后BRT车辆内的人数P，P=P0+IN-OUT；其中，P0为经过上一站点后BRT车辆内的人数，OUT为BRT车辆于该站点乘客下车的人数；S3.3.计算BRT车辆于各时间点在各站点的客流情况后，判断经过各站点后BRT车辆内的已有人数P与该BRT车辆最大载客量Pmax的关系，根据经过各站点BRT车辆内的已有人数P与该BRT车辆最大载客量Pmax的关系和预设发车时间间隔T，判断BRT车辆是否满足发车条件；发车条件为：P≥K*Pmax或t=T，其中，K为小于1的自然数，t为距离上一躺发车实时的时间间隔；如若判断BRT车辆满足上述发车条件，则控制BRT车辆发车；否则，则继续判断BRT车辆是否满足发车条件。

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