基于人工智能的动态公共交通调度优化系统及方法与流程

本发明涉及基于人工智能的动态公共交通调度优化系统及方法。

背景技术：

1、现有的公共交通调度系统大多基于固定的时间表和路线进行操作，这些系统往往缺乏足够的灵活性来应对实时的乘客流量变化和不可预测的交通状况。传统的调度方法依赖于人工经验和历史数据，但这些方法无法有效处理大规模的实时数据流，也难以适应快速变化的交通需求。此外，传统的系统通常无法充分整合来自不同来源的数据，如车载gps、交通摄像头、移动应用和社交媒体信息，从而错失了通过多模态数据分析来提高调度效率的机会。乘客行为的预测和个性化服务在现有系统中也往往不被考虑，导致无法为乘客提供更加精准和个性化的出行建议。

2、在票价策略方面，大多数系统采用静态定价，无法根据实时的乘客流量和车辆拥挤程度进行动态调整，这在高峰时段可能导致过度拥挤，而在非高峰时段则可能导致资源浪费。紧急情况下，现有系统往往缺乏快速响应机制，难以迅速重新规划路线和调度，以最小化对乘客出行的影响。最后，现有系统很少考虑调度决策对环境的影响，如碳排放量、能源消耗和噪音污染，这在当前全球推动绿色出行和可持续发展的背景下显得尤为重要。

3、现有公共交通调度系统在实时数据处理、预测准确性、个性化服务、动态定价、紧急响应和环境评估等方面存在明显的局限性。

4、因此，提供一种基于人工智能的动态公共交通调度优化系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有的缺陷而提供的基于人工智能的动态公共交通调度优化系统及方法，提高了公共交通的运营效率和乘客满意度。

2、实现上述目的的技术方案是：

3、本发明之一的基于人工智能的动态公共交通调度优化系统，包括：

4、数据收集模块，用于收集车辆gps数据、交通流量监控数据、天气情况、特殊事件信息以及社交媒体上的实时反馈的历史和实时数据；

5、多模态交通数据融合处理模块，用于融合所述数据收集模块收集的历史和实时数据，并对其进行预处理，预处理方式包括但不限于数据清洗和格式化；

6、需求行为分析模块，用于根据历史乘客出行数据和实时信息，通过构建的乘客行为预测模型预测未来几小时内的乘客需求结果，其中，历史乘客出行数据包括出行时间、路线和频率；

7、动态调度调整模块，用于根据乘客需求结果，通过路线优化调度算法模型动态调整公共交通工具的发车间隔和路线；

8、动态票价调整模块，用于根据实时乘客流量和车辆拥挤程度，通过预设的算法动态调整票价；

9、紧急响应与调度模块，用于在紧急情况下，根据车辆gps数据、交通流量监控数据、天气情况、特殊事件信息以及社交媒体上的实时反馈识别事件并触发预设的调度方案，快速重新规划路线和调度；

10、环境影响评估模块，用于评估所述动态调度调整模块、动态票价调整模块和紧急响应与调度模块生成的调度方案对环境的潜在影响，并选择环境影响最小的调度方案；

11、调度执行模块，用于将选择的境影响最小的路线优化调度方案、动态调整票价方案或紧急情况下识别事件并触发预设的调度方案实时传达给公共交通工具，其中，公共交通工具包括但不限于公交车和地铁；

12、移动应用程序，用于收集乘客的反馈，并向乘客展示实时的公交信息、预计到达时间、路线建议和票价信息；

13、后台管理模块，用于监控优化系统状态、调整调度策略和管理用于反馈，并定期维护和更新优化系统。

14、优选的，优化系统采用模块化设计，可根据不同城市和交通运营商的特定需求进行定制，定制方案包括但不限于增加新的交通工具、服务区域或调度策略。

15、优选的，优化系统还可以通过车载系统收集运营商的意见和建议。

16、优选的，所述需求行为分析模块中，通过自适应学习算法构建的乘客行为预测模型，自适应学习算法包括但不限于机器学习和深度学习技术，以及能够处理时间序列数据和空间数据的算法。

17、优选的，所述环境影响评估模块中，对环境的影响包括但不限于碳排放量、能源消耗和噪音污染。

18、优选的，优化系统还包括一个安全协议，用于确保数据传输和处理都符合安全标准。

19、本发明之二的基于人工智能的动态公共交通调度优化方法，包括：

20、步骤s1，收集车辆gps数据、交通流量监控数据、天气情况、特殊事件信息以及社交媒体上的实时反馈的历史和实时数据；

21、步骤s2，融合车辆gps数据、交通流量监控数据、天气情况、特殊事件信息以及社交媒体上的实时反馈的历史和实时数据，并对其进行预处理；

22、步骤s3，根据历史乘客出行数据和实时信息，通过构建的乘客行为预测模型预测未来几小时内的乘客需求结果，其中，历史乘客出行数据包括出行时间、路线和频率；

23、步骤s4，根据乘客需求结果，通过路线优化调度算法模型动态调整公共交通工具的发车间隔和路线，生成对应的路线优化调度方案；

24、步骤s5，根据实时乘客流量和车辆拥挤程度，通过预设的算法动态调整票价，生成对应的动态调整票价方案；

25、步骤s6，在紧急情况下，根据车辆gps数据、交通流量监控数据、天气情况、特殊事件信息以及社交媒体上的实时反馈识别事件并触发预设的调度方案，快速重新规划路线和调度，生成对应的紧急情况下识别事件并触发预设的调度方案；

26、步骤s7，评估不同的路线优化调度方案、动态调整票价方案或紧急情况下识别事件并触发预设的调度方案对环境的潜在影响，选择环境影响最小的调度方案；

27、步骤s8，将选择的环境影响最小的路线优化调度方案、动态调整票价方案或紧急情况下识别事件并触发预设的调度方案实时传达给公共交通工具，并实行调度方案，其中，公共交通工具包括但不限于公交车和地铁；

28、步骤s9，通过移动应用程序和车载系统分别收集乘客和运营商的反馈内容；

29、步骤s10，整合乘客和运营商的反馈内容，根据用户和运营商的反馈优化系统。

30、优选的，所述步骤s4中，路线优化调度算法模型的时间窗口设定为15分钟，考虑车辆利用率不低于70%；路线优化调度方案考虑的内容包括但不限于车辆运行成本、乘客等待时间和车辆满载率，以实现运营成本和乘客满意度之间的最佳平衡。

31、优选的，所述步骤s5中，设定车厢拥挤度阈值，当超过90%的设定阈值，自动触发其他路线或班次车辆的票价下调机制，以吸引乘客选择其他路线或班次，即，在高峰时段，会适当提高票价以分散乘客流量，在非高峰时段，则降低票价以吸引更多乘客。

32、本发明的有益效果是：

33、本发明能够实现公共交通工具的高效调度和路线规划，提高运输效率，减少资源浪费，并显著提升乘客的出行体验，同时，系统的设计考虑了可扩展性和灵活性，能够适应不同城市和交通运营商的具体需求，具有广泛的应用前景；

34、本发明通过采用先进的数据采集技术、机器学习算法、优化算法、紧急响应机制、环境评估模块、用户反馈分析、模块化设计以及安全协议，解决了公共交通调度领域中的多个关键技术难题，包括实时大规模交通数据处理、乘客需求的准确预测、动态调度的自动化、个性化出行服务的提供、基于实时流量的动态定价策略、紧急情况下的快速响应、环境影响的综合评估、用户反馈的有效整合、系统架构的可扩展性与定制化，以及数据安全与乘客隐私保护；本发明不仅提高了公共交通工具的调度效率和乘客满意度，而且增强了服务的灵活性和可定制性，同时确保了运营的安全性和乘客隐私的保护，为城市公共交通系统的现代化和智能化提供了有效的解决方案；

35、本发明包括了实时多源数据采集与处理技术、自适应学习算法、多模态数据融合、动态调度与路线规划、实时动态定价、紧急响应机制、环境影响评估、用户反馈集成、模块化系统架构以及安全性与隐私保护措施，构建了一个高效、智能、可定制的公共交通调度优化系统，通过精确的需求预测、灵活的调度调整、个性化服务提供、环境友好的运营策略、以及强化的数据安全和隐私保护，显著提升公共交通的运营效率和乘客满意度，同时确保系统的可持续发展和适应不同城市及运营商的多样化需求；

36、本发明显著提升了公共交通系统的运输效率，通过实时数据分析和动态调度优化减少车辆空驶和乘客等待时间；通过个性化出行建议和动态定价策略增强乘客体验，提高公共交通的吸引力；模块化设计提高了系统的适应性和灵活性，以满足不同城市和运营商的定制需求；环境影响评估支持绿色出行，促进可持续发展；强化的安全性和隐私保护措施增加了用户对系统的信任；优化资源分配降低运营成本，提高运营收入；系统的可靠性和稳定性得到增强，减少服务中断；最后，本发明推动了智能交通系统的现代化，为城市交通的智能化提供了创新的技术解决方案，带来了广泛的社会和经济效益。