答：公交車(chē)輛調(diào)度是影響公交系統(tǒng)運(yùn)行效率和服務(wù)水平的主要方面,是智能公交系統(tǒng)研究的核心內(nèi)容,利用大數(shù)據(jù)對(duì)公交車(chē)輛動(dòng)態(tài)調(diào)度不僅節(jié)約人力資源,更能滿(mǎn)足乘客需求,提高公交出行的吸引力,同時(shí)保證車(chē)輛的滿(mǎn)載率。為了實(shí)現(xiàn)杭州公共交通的智能化車(chē)輛調(diào)度,從公交GPS定位數(shù)據(jù)和視頻監(jiān)控統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出發(fā),建立公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型、公交站點(diǎn)客流預(yù)測(cè)模型以及發(fā)車(chē)頻率優(yōu)化模型。預(yù)測(cè)公交到站時(shí)間,使用歐式距離公式以及公交車(chē)速度大小計(jì)算公交車(chē)到站信息,再根據(jù)公交車(chē)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)公交到站時(shí)間,取用的方法為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。預(yù)測(cè)公交站點(diǎn)客流,根據(jù)視頻采集的公交車(chē)上下車(chē)乘客數(shù)統(tǒng)計(jì)各站點(diǎn)處隨靠站時(shí)間和靠站間隔變化的上車(chē)率和隨靠站時(shí)間和斷面通過(guò)量變化的下車(chē)率,并預(yù)測(cè)出不同線(xiàn)路不同站點(diǎn)不同時(shí)間段的上下車(chē)乘客數(shù),預(yù)測(cè)方法為指數(shù)平滑法。合理安排公交車(chē)輛發(fā)車(chē)頻率,通過(guò)建立目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)減少乘客等待時(shí)間、提高公交車(chē)?yán)寐省⒃黾庸卉?chē)公司的盈利,在有多種約束的情況下,通過(guò)加權(quán)得出最終目標(biāo)函數(shù),使用改進(jìn)遺傳算法得出解。線(xiàn)路發(fā)車(chē)頻率的目標(biāo)為乘客的平均候車(chē)時(shí)間達(dá)到最小,以及公交車(chē)的平均每趟運(yùn)客量達(dá)到,同時(shí)還要滿(mǎn)足各班次間的斷面通過(guò)量標(biāo)準(zhǔn)差最小,將取值的目標(biāo)化為求最小值,三者通過(guò)加權(quán)求和,綜合計(jì)算目標(biāo)。然后從多個(gè)方面改進(jìn)了遺傳算法,包括精英協(xié)同進(jìn)化、自適應(yīng)概率、模擬退火算法還有染色體編碼方式,通過(guò)實(shí)例MATLAB仿真將這些改進(jìn)逐步運(yùn)用到公交車(chē)發(fā)車(chē)時(shí)間安排上發(fā)現(xiàn)結(jié)果在不同程度上變好,在收斂代數(shù)上逐漸降低同時(shí)適應(yīng)度值也在降低。

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