本發(fā)明涉及基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有的公共交通調(diào)度系統(tǒng)大多基于固定的時間表和路線進(jìn)行操作，這些系統(tǒng)往往缺乏足夠的靈活性來應(yīng)對實時的乘客流量變化和不可預(yù)測的交通狀況。傳統(tǒng)的調(diào)度方法依賴于人工經(jīng)驗和歷史數(shù)據(jù)，但這些方法無法有效處理大規(guī)模的實時數(shù)據(jù)流，也難以適應(yīng)快速變化的交通需求。此外，傳統(tǒng)的系統(tǒng)通常無法充分整合來自不同來源的數(shù)據(jù)，如車載gps、交通攝像頭、移動應(yīng)用和社交媒體信息，從而錯失了通過多模態(tài)數(shù)據(jù)分析來提高調(diào)度效率的機(jī)會。乘客行為的預(yù)測和個性化服務(wù)在現(xiàn)有系統(tǒng)中也往往不被考慮，導(dǎo)致無法為乘客提供更加精準(zhǔn)和個性化的出行建議。

2、在票價策略方面，大多數(shù)系統(tǒng)采用靜態(tài)定價，無法根據(jù)實時的乘客流量和車輛擁擠程度進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，這在高峰時段可能導(dǎo)致過度擁擠，而在非高峰時段則可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)。緊急情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)往往缺乏快速響應(yīng)機(jī)制，難以迅速重新規(guī)劃路線和調(diào)度，以最小化對乘客出行的影響。最后，現(xiàn)有系統(tǒng)很少考慮調(diào)度決策對環(huán)境的影響，如碳排放量、能源消耗和噪音污染，這在當(dāng)前全球推動綠色出行和可持續(xù)發(fā)展的背景下顯得尤為重要。

3、現(xiàn)有公共交通調(diào)度系統(tǒng)在實時數(shù)據(jù)處理、預(yù)測準(zhǔn)確性、個性化服務(wù)、動態(tài)定價、緊急響應(yīng)和環(huán)境評估等方面存在明顯的局限性。

4、因此，提供一種基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有的缺陷而提供的基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)及方法，提高了公共交通的運(yùn)營效率和乘客滿意度。

2、實現(xiàn)上述目的的技術(shù)方案是：

3、本發(fā)明之一的基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

4、數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋的歷史和實時數(shù)據(jù)；

5、多模態(tài)交通數(shù)據(jù)融合處理模塊，用于融合所述數(shù)據(jù)收集模塊收集的歷史和實時數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理方式包括但不限于數(shù)據(jù)清洗和格式化；

6、需求行為分析模塊，用于根據(jù)歷史乘客出行數(shù)據(jù)和實時信息，通過構(gòu)建的乘客行為預(yù)測模型預(yù)測未來幾小時內(nèi)的乘客需求結(jié)果，其中，歷史乘客出行數(shù)據(jù)包括出行時間、路線和頻率；

7、動態(tài)調(diào)度調(diào)整模塊，用于根據(jù)乘客需求結(jié)果，通過路線優(yōu)化調(diào)度算法模型動態(tài)調(diào)整公共交通工具的發(fā)車間隔和路線；

8、動態(tài)票價調(diào)整模塊，用于根據(jù)實時乘客流量和車輛擁擠程度，通過預(yù)設(shè)的算法動態(tài)調(diào)整票價；

9、緊急響應(yīng)與調(diào)度模塊，用于在緊急情況下，根據(jù)車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋識別事件并觸發(fā)預(yù)設(shè)的調(diào)度方案，快速重新規(guī)劃路線和調(diào)度；

10、環(huán)境影響評估模塊，用于評估所述動態(tài)調(diào)度調(diào)整模塊、動態(tài)票價調(diào)整模塊和緊急響應(yīng)與調(diào)度模塊生成的調(diào)度方案對環(huán)境的潛在影響，并選擇環(huán)境影響最小的調(diào)度方案；

11、調(diào)度執(zhí)行模塊，用于將選擇的境影響最小的路線優(yōu)化調(diào)度方案、動態(tài)調(diào)整票價方案或緊急情況下識別事件并觸發(fā)預(yù)設(shè)的調(diào)度方案實時傳達(dá)給公共交通工具，其中，公共交通工具包括但不限于公交車和地鐵；

12、移動應(yīng)用程序，用于收集乘客的反饋，并向乘客展示實時的公交信息、預(yù)計到達(dá)時間、路線建議和票價信息；

13、后臺管理模塊，用于監(jiān)控優(yōu)化系統(tǒng)狀態(tài)、調(diào)整調(diào)度策略和管理用于反饋，并定期維護(hù)和更新優(yōu)化系統(tǒng)。

14、優(yōu)選的，優(yōu)化系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計，可根據(jù)不同城市和交通運(yùn)營商的特定需求進(jìn)行定制，定制方案包括但不限于增加新的交通工具、服務(wù)區(qū)域或調(diào)度策略。

15、優(yōu)選的，優(yōu)化系統(tǒng)還可以通過車載系統(tǒng)收集運(yùn)營商的意見和建議。

16、優(yōu)選的，所述需求行為分析模塊中，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的乘客行為預(yù)測模型，自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法包括但不限于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及能夠處理時間序列數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的算法。

17、優(yōu)選的，所述環(huán)境影響評估模塊中，對環(huán)境的影響包括但不限于碳排放量、能源消耗和噪音污染。

18、優(yōu)選的，優(yōu)化系統(tǒng)還包括一個安全協(xié)議，用于確保數(shù)據(jù)傳輸和處理都符合安全標(biāo)準(zhǔn)。

19、本發(fā)明之二的基于人工智能的動態(tài)公共交通調(diào)度優(yōu)化方法，包括：

20、步驟s1，收集車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋的歷史和實時數(shù)據(jù)；

21、步驟s2，融合車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋的歷史和實時數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行預(yù)處理；

22、步驟s3，根據(jù)歷史乘客出行數(shù)據(jù)和實時信息，通過構(gòu)建的乘客行為預(yù)測模型預(yù)測未來幾小時內(nèi)的乘客需求結(jié)果，其中，歷史乘客出行數(shù)據(jù)包括出行時間、路線和頻率；

23、步驟s4，根據(jù)乘客需求結(jié)果，通過路線優(yōu)化調(diào)度算法模型動態(tài)調(diào)整公共交通工具的發(fā)車間隔和路線，生成對應(yīng)的路線優(yōu)化調(diào)度方案；

24、步驟s5，根據(jù)實時乘客流量和車輛擁擠程度，通過預(yù)設(shè)的算法動態(tài)調(diào)整票價，生成對應(yīng)的動態(tài)調(diào)整票價方案；

25、步驟s6，在緊急情況下，根據(jù)車輛gps數(shù)據(jù)、交通流量監(jiān)控數(shù)據(jù)、天氣情況、特殊事件信息以及社交媒體上的實時反饋識別事件并觸發(fā)預(yù)設(shè)的調(diào)度方案，快速重新規(guī)劃路線和調(diào)度，生成對應(yīng)的緊急情況下識別事件并觸發(fā)預(yù)設(shè)的調(diào)度方案；

26、步驟s7，評估不同的路線優(yōu)化調(diào)度方案、動態(tài)調(diào)整票價方案或緊急情況下識別事件并觸發(fā)預(yù)設(shè)的調(diào)度方案對環(huán)境的潛在影響，選擇環(huán)境影響最小的調(diào)度方案；

27、步驟s8，將選擇的環(huán)境影響最小的路線優(yōu)化調(diào)度方案、動態(tài)調(diào)整票價方案或緊急情況下識別事件并觸發(fā)預(yù)設(shè)的調(diào)度方案實時傳達(dá)給公共交通工具，并實行調(diào)度方案，其中，公共交通工具包括但不限于公交車和地鐵；

28、步驟s9，通過移動應(yīng)用程序和車載系統(tǒng)分別收集乘客和運(yùn)營商的反饋內(nèi)容；

29、步驟s10，整合乘客和運(yùn)營商的反饋內(nèi)容，根據(jù)用戶和運(yùn)營商的反饋優(yōu)化系統(tǒng)。

30、優(yōu)選的，所述步驟s4中，路線優(yōu)化調(diào)度算法模型的時間窗口設(shè)定為15分鐘，考慮車輛利用率不低于70%；路線優(yōu)化調(diào)度方案考慮的內(nèi)容包括但不限于車輛運(yùn)行成本、乘客等待時間和車輛滿載率，以實現(xiàn)運(yùn)營成本和乘客滿意度之間的最佳平衡。

31、優(yōu)選的，所述步驟s5中，設(shè)定車廂擁擠度閾值，當(dāng)超過90%的設(shè)定閾值，自動觸發(fā)其他路線或班次車輛的票價下調(diào)機(jī)制，以吸引乘客選擇其他路線或班次，即，在高峰時段，會適當(dāng)提高票價以分散乘客流量，在非高峰時段，則降低票價以吸引更多乘客。

32、本發(fā)明的有益效果是：

33、本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)公共交通工具的高效調(diào)度和路線規(guī)劃，提高運(yùn)輸效率，減少資源浪費(fèi)，并顯著提升乘客的出行體驗，同時，系統(tǒng)的設(shè)計考慮了可擴(kuò)展性和靈活性，能夠適應(yīng)不同城市和交通運(yùn)營商的具體需求，具有廣泛的應(yīng)用前景；

34、本發(fā)明通過采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、優(yōu)化算法、緊急響應(yīng)機(jī)制、環(huán)境評估模塊、用戶反饋分析、模塊化設(shè)計以及安全協(xié)議，解決了公共交通調(diào)度領(lǐng)域中的多個關(guān)鍵技術(shù)難題，包括實時大規(guī)模交通數(shù)據(jù)處理、乘客需求的準(zhǔn)確預(yù)測、動態(tài)調(diào)度的自動化、個性化出行服務(wù)的提供、基于實時流量的動態(tài)定價策略、緊急情況下的快速響應(yīng)、環(huán)境影響的綜合評估、用戶反饋的有效整合、系統(tǒng)架構(gòu)的可擴(kuò)展性與定制化，以及數(shù)據(jù)安全與乘客隱私保護(hù)；本發(fā)明不僅提高了公共交通工具的調(diào)度效率和乘客滿意度，而且增強(qiáng)了服務(wù)的靈活性和可定制性，同時確保了運(yùn)營的安全性和乘客隱私的保護(hù)，為城市公共交通系統(tǒng)的現(xiàn)代化和智能化提供了有效的解決方案；

35、本發(fā)明包括了實時多源數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、動態(tài)調(diào)度與路線規(guī)劃、實時動態(tài)定價、緊急響應(yīng)機(jī)制、環(huán)境影響評估、用戶反饋集成、模塊化系統(tǒng)架構(gòu)以及安全性與隱私保護(hù)措施，構(gòu)建了一個高效、智能、可定制的公共交通調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，通過精確的需求預(yù)測、靈活的調(diào)度調(diào)整、個性化服務(wù)提供、環(huán)境友好的運(yùn)營策略、以及強(qiáng)化的數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，顯著提升公共交通的運(yùn)營效率和乘客滿意度，同時確保系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展和適應(yīng)不同城市及運(yùn)營商的多樣化需求；

36、本發(fā)明顯著提升了公共交通系統(tǒng)的運(yùn)輸效率，通過實時數(shù)據(jù)分析和動態(tài)調(diào)度優(yōu)化減少車輛空駛和乘客等待時間；通過個性化出行建議和動態(tài)定價策略增強(qiáng)乘客體驗，提高公共交通的吸引力；模塊化設(shè)計提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性和靈活性，以滿足不同城市和運(yùn)營商的定制需求；環(huán)境影響評估支持綠色出行，促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展；強(qiáng)化的安全性和隱私保護(hù)措施增加了用戶對系統(tǒng)的信任；優(yōu)化資源分配降低運(yùn)營成本，提高運(yùn)營收入；系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性得到增強(qiáng)，減少服務(wù)中斷；最后，本發(fā)明推動了智能交通系統(tǒng)的現(xiàn)代化，為城市交通的智能化提供了創(chuàng)新的技術(shù)解決方案，帶來了廣泛的社會和經(jīng)濟(jì)效益。