摘要
本发明涉及公交系统技术领域,具体公开了一种公交车发车调度方法,包括以下步骤:S1、整合多维度数据;S2、采用包含机器学习参数的动态预测模型计算未来时段乘客需求量;S3、根据预测需求、车辆容量及动态负载系数,计算所需车辆数;S4、构建包含能耗优化的多目标函数,求解最优发车间隔和路线;S5、根据实时数据修正调度方案,通过乘客移动应用收集实时反馈数据,利用自然语言处理技术分析乘客情绪与需求,基于情感分析模型的反馈意图识别,结合历史投诉数据构建乘客需求知识库,优化动态预测模型与调度策略。通过技术整合与系统创新,突破了传统调度的静态化、单一化瓶颈,为城市公交提供了兼顾效率、低碳与用户体验的智能化解决方案。
技术关键词
公交车发车调度方法
动态预测模型
公交车发车调度系统
模糊逻辑控制器
情感分析模型
自然语言
多时间尺度
数据
粒子群混合算法
车载传感器
新能源车辆电池
能耗
预测时间间隔
意图识别
乘客等待时间
增量学习算法
智能合约验证
迁移学习技术
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情感分析模型
语义特征
情感特征
文本情感分析方法
数据
陪伴机器人
融合场景
交互手势
对象
手势运动轨迹