基于神经网络的智慧公交系统设计与开发

朱佳艳，盛 逸，王奇龙，刘欣欣

(宁波财经学院 金融与信息学院，浙江 宁波 315175)

0 引言

随着社会经济的不断发展，我国汽车保有量呈现爆炸式增长，城市拥堵问题日益严重，国内提出了新的概念——“智慧交通”，即“高效、安全、环保﹑舒适、文明”的智慧交通体系[1]。随着我国交通智能化应用的不断推进，行业整体处于成长期，智能交通的需求增长明确且空间广阔[2]。

智慧交通作为全国各地交通建设的目标，一直根据城市的实际情况在不断地倡导和推进中，但在现阶段，智慧交通建设仍处于较低水平，还没有确立智慧交通的功能定位、技术方法、载体等内容，甚至连最基本的“大交通”概念都没有形成[3]。同时，行业标准体系的缺乏使得建设标准分化的情况十分严重，严重阻碍了信息资源的互联互通、共享和整合。

1 传统公交系统存在的问题

我国城市人口不断增加，车辆迅速增多，但是由于目前城市道路建设相对滞后、线路位置规划不当、停车疏导管理不够严格，导致道路车辆拥堵的情况严重，因此人们对公共交通的需求也随之快速增长。通过对公交系统的调查和分析，笔者发现传统公交系统存在以下问题。

1.1 公共设施不够完善

公交站台作为乘客上下车、换乘的平台，设施不够完善，公交车线路比较单一，遇到路况不明朗时，不能够随机应变。公交车载客量有限，在人流量大的时候会造成公交车内空间非常拥挤，出现人挤人现象，舒适度较差。

1.2 公交信息服务无法满足公众需求

目前，信息服务在发布途径上多局限于交通广播、交通电台等方式，且信息内容较为单一，多是重点路段的拥堵状况、事故情况等，尚未覆盖公众需求较大的公交车到站信息查询、实时动态路况查询、出行策划等服务。由于公交信息缺乏，乘客不能了解当前公交车的行驶情况，利用公交信息来合理安排出行路线，只能在公交站上等，不能确定车辆到来的时间。

1.3 公交车运行效率低

从当前公交车的运行情况来看，一方面，多辆同路线的公交车辆之间的配合缺乏协调优化，资源分配不合理，造成一定程度的浪费；另一方面，公交运营企业尚未建立统一的公交调度系统，已有的调度系统没有与市民的通勤规律相结合，导致公交车拥挤，某些线路久等不来、打不到车、黑车泛滥等一系列问题。

1.4 对公交车缺乏实时监控

由于没有对公交车辆进行实时监控，导致车辆到站时间不确定，即使在固定的间隔时间内发车，但是由于客观因素和人为因素等导致公交车到站的时间不确定，经常性地延长间隔时间，乘客无法预测车辆到达时间。即乘客无法知晓车辆的准确到达时间，耽误乘客出行。如遇意外情况，公交车公司难以及时调动车辆，出现乘客长时间等不到车的现象。

2 系统技术创新

智慧公交系统致力于解决传统公交的诸多问题，为智慧公交能有一个持续性发展，它还需要有以下几项技术的支持。

2.1 结合大数据技术整合采集的信息

智慧公交系统通过数据采集、数据整合处理公交车运行相关的动态数据和静态数据；能够通过多种智能终端为乘客提供多种出行服务，避免交通拥堵路段，节约出行时间；对公交车辆进行实时监控，科学调度，实现现代化、信息化的管理；可自行收集公交车运营的各项数据，便于利用大数据分析技术进行数据挖掘、分析，制定合理的运营管理措施，提高公交企业效益和公交服务水平。

利用GIS地理信息技术[4]、GPS全球定位技术、4G无线通信、数据处理技术等技术，实现数据的采集和数据集成。GPS的自动采集和数据管理技术大大缩短了数据采集和整合的时间，对采集的数据进行统一标准化的存储和管理。通过将数据以统一格式存储在公交集团的数据库中，利用数据挖掘技术获得集团关注的信息，为公司决策提供理论依据，有助于智慧公交服务系统的建立。

以大数据[5]、云计算、物联网[6]等新型交通基础设施为基础，从出行需求分析、出行需求满足度和智慧出行整体理念等方面，构建“自动驾驶产品集”为城市微循环、公交、环卫、机场等应用场景，构建汽车更智能、道路更智能、交通基础设施更智能的全方位城市交通体系，构建安全、绿色、舒适、快捷、准时的智慧城市出行服务体系。

2.2 通过可视化监测道路情况

随着监控系统的广泛部署，先进的视频监控技术在智慧交通中有着重要的意义和市场机遇。通过建立智慧化路段时间的预测算法，可实时监测公交车车辆运行的状态和路况，并及时对车辆超速等情况进行报警提示并记录，保证车辆的行驶安全。通过先进的视频监控技术及时指挥调度车辆，可在救援、危险运输等方面提供支持和服务。

目前无论是作为完成城市交通管理和指挥的手段，还是信号控制，又或是路边和车载诱导，都必须有路面信息作为基础。根据目前路面的交通情况，提供多样化的智能终端，乘客可以通过智能手机或公交车站电子广播屏，实现对公交信息的实时查询和到站预测，以便及时掌握交通信息，提前做好合理的出行路线规划，从而提高出行效率，提高市民的满意度。

2.3 利用开源的Map-Box和Echars技术进行可视化处理

Map-Box使用Web服务扩展应用程序的功能，用于地理编码、定位、空间分析等。通过编程创建静态地图，用Echarts[8]中的增量渲染技术结合其他各种细节的优化，Echarts可以显示千万级的数据量，并且仍然能够在这个级别的数据上进行平滑的缩放、平移等交互，同时提供了流式加载的支持，使用WebSocket或数据块来加载，加载多少渲染不需要在绘制之前长时间等待所有数据加载完成。基于Map-Box地图图层，覆盖一层又一层的特效，可以让原来静态的地图动起来，以实现数据动态可视化的功能。

2.4 通过BP神经网络对客流量进行预测

采用非线性阻尼最小二乘法[9]对BP神经网络进行优化构建客流预测模型，力求解决BP神经网络容易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题。针对单机模式下BP算法无法在短时间内预测多个公交站点的短期客流预测的问题，设计一种基于Hadoop平台的并行BP神经网络算法。采集客流量的信息和车辆运行的动态信息，根据车流量和客流量进行判断，及时调整车辆的发车间隔，帮助公交公司调度车辆，在人流量高峰期增加班次，减少乘客等车时间以及改善公交车内拥挤情况，从侧面减少车内让座纠纷，为公交公司的经济效益提供技术支持。

2.5 通过BP神经网络合理规划出行路线

基于BP神经网络[7]来研究时间预测算法，建立公交路段区间所形成的时间预测模型。基于遗传算法优化网络参数并提供技术支持。基于动态交通信息和历史数据的动态转移算法可以计算出车辆的到站时间。乘客可以从手机App上或者公交车站的电子屏上了解该车辆的到达时间、发车时间及班次等，也可以查询路线或地图，输入目的地，系统会自动为车辆安排行驶的最佳路线，避免了换乘出错、坐错车等问题，减少人们查询和规划路线的时间，从而合理安排时间到达公交车站，避免了长时间等待公交车的情况。

3 系统总体设计

本系统的主要内容包括控制系统、调度系统、智能终端3个部分，具体研究内容如下。

3.1 控制系统

智慧交通的控制系统通过信息采集、处理、方案生成、管控制指令多模式发布，保障城市交通的顺畅运行。通过对采集的大数据进行整合、分析和预处理，监控车辆的运行状态、采集GPS数据，实现了车辆、车站、控制中心三者之间的信息交互，控制公交调度系统。

3.2 调度系统

利用算法优化BP神经网络构建客流预测模型，通过对客流量的预测，及时对公交车辆进行调度调控，避免用户长时间的等待。根据当前的天气情况、路段的通行状况，及时对出行线路情况进行调整，避免道路进一步拥堵，帮助城市交通快速恢复畅通。车辆调度系统要保证车辆的间隔时间均衡，恢复被打乱的行车次序，根据路段拥堵情况变更路线，根据客流量进行空余车辆调度等功能。

3.3 智能终端

智慧公交系统的关键是为用户提供智能终端，为用户出行提供便利。用户可以通过手机App、公交电子站牌来查询公交信息，输入出行时间和目的地，系统可为此制定出行路线。智能终端可以显示预测的公交车到站时间，做好准确的报站，使乘客实时掌握公车运行路线、情况等。智能终端是与乘客进行直接交互的，系统简洁明了，方便用户轻松使用。

(1)搜索功能：用户通过输入公交车的线路或目的地，可以查看此辆公交车开往的方向、首班车时间、末班车时间、票价、途经站点等信息。

(2)乘车码功能：二维码功能可提供手机支付，方便用户出行。

(4)制定出行计划功能：用户可以输入公交车号、出行时间和地点，系统为用户制定相应的出行计划。

(5)意见反馈功能：为用户提供系统反馈功能，会有客服人员进行管理，并对其做出完善。

(6)通知功能：系统显示近段时间公交集团发布的通知以及当天的路面情况。

4 结语

随着我国各项基础设施建设的不断完善和各种技术的成熟，智慧交通的建设是未来我国交通事业的必然趋势，智慧公交系统的开发很好地带动了智慧交通的发展，推动了智慧城市的建设。

智慧公交系统的研究不仅能带动智慧城市的建设，还很好地解决了现如今因车流量过多而引起的交通堵塞的问题，减少了花费在路上的时间，更好地为大众解决了出行难的问题，为乘客出行制定最优的出行线路，为社会提供更加优质的公共服务。

城市的交通体系包括道路、车辆、管理和服务4个方面，城市交通状况的优劣与否取决于以上4个方面的发展水平。总体而言，城市公交发展主要解决以下几个问题。

(1)集成公交运营[10]企业公交车辆调度监控系统，实现模拟调度、智能调度、视频监控一体化管理。

(2)提升了用户对公共交通服务体验的满意度，增强了公众搭乘公共交通的意愿，使乘客实时了解出行情况，保证乘坐舒适度。

(3)根据城市客流分布情况优化公交调度，提高公共出行的便利性，提高了公交利用率，优化了城市交通。