本文關(guān)鍵詞：一種動(dòng)態(tài)和自適應(yīng)公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)智能化公交信息服務(wù)的基礎(chǔ),可靠地預(yù)測(cè)公交到站時(shí)間有利于提高公共交通的服務(wù)水平,以吸引更多的城市居民選擇公共交通。以某城市公交系統(tǒng)海量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立了基于SVM的集合了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的公交預(yù)測(cè)模型,該模型引入上游路段速度、下游路段最新速度、下游路段最新花時(shí)、時(shí)間段和路況擁擠程度等動(dòng)態(tài)信息作為模型特征。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)大量公交到站時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的波動(dòng)性,提出了一個(gè)基于波動(dòng)性的自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,自適應(yīng)預(yù)測(cè)模型優(yōu)于現(xiàn)有模型,提高了預(yù)測(cè)的精確度和效率。
【作者單位】： 蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院江蘇省計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 公交到站時(shí)間 實(shí)時(shí)預(yù)測(cè) 動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè) 自適應(yīng)模型 支持向量機(jī) 波動(dòng)性統(tǒng)計(jì)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61070123) 江蘇省自然基金(BK2011282) 江蘇省高校自然科學(xué)重大基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(11KIJ520003)資助
【分類(lèi)號(hào)】：U491.17;U495;TP18
【正文快照】： 1概述目前,公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)技術(shù)的研究在智能交通領(lǐng)域逐漸興起,準(zhǔn)確可靠的公交預(yù)測(cè)模型對(duì)城市公共交通的發(fā)展起著積極的推動(dòng)作用,是智慧城市的一個(gè)重要應(yīng)用。在理論研究中,已經(jīng)提出的模型主要有基于歷史數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)計(jì)回歸理論模型、卡爾曼濾波模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型等。Li[1]、，

本文編號(hào)：1108321