【摘要】：公共交通系統(tǒng)對(duì)于城市交通的緩解有著不可替代的作用,而且智能化和信息化的公交系統(tǒng)能有效提高道路交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率以及對(duì)于城市居民的服務(wù)能力。作為城市居民,非常關(guān)心公共車輛的到站時(shí)間,到站時(shí)間可以減少乘車在站臺(tái)的等車時(shí)間,提高乘客乘車的滿意度,同時(shí)也可以優(yōu)化乘客的出行計(jì)劃,從而提高公共服務(wù)水平。近年來,許多國(guó)家都意識(shí)到公共交通信息發(fā)布的重要性,公交車輛到站時(shí)間預(yù)測(cè)在智能公交技術(shù)應(yīng)用中占有舉足輕重的地位,相關(guān)的預(yù)測(cè)和信息發(fā)布系統(tǒng)在許多地方得到應(yīng)用。首先,本文介紹了智能公交系統(tǒng)中公交到站時(shí)間的相關(guān)研究背景、在應(yīng)用過程是碰到的一些待解決的問題的基礎(chǔ)上展開本的研究,并概括性的介紹了當(dāng)前智能公交系統(tǒng)中公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)的發(fā)展情況和本文所做的一些研究工作其次,介紹了GPS系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),然后再分析GPS結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上講述GPS誤差的產(chǎn)生的原因,在后面幾小節(jié),針對(duì)不同的誤差數(shù)據(jù),分別給出解決方法予以檢出和修正。GPS數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理是公交車到達(dá)時(shí)間預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)和前提,也是在現(xiàn)有條件下建立預(yù)測(cè)模型所必須解決的實(shí)際問題,是實(shí)現(xiàn)公交車到達(dá)時(shí)間準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。盡管受各種因素的影響,我們還是可以從公交車輛的行駛歷史數(shù)據(jù)中看出公交車輛的運(yùn)行時(shí)間還是有一定的規(guī)律性的,一般情況下,車輛的歷史到站時(shí)間還是可以作為車輛實(shí)時(shí)到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型的參照值。但是,對(duì)于行駛于同一條公交線路上的公交車輛,如果發(fā)生突發(fā)的交通狀況,其行駛時(shí)間還是會(huì)有一定的偏差的,如果僅僅依靠歷史數(shù)據(jù)的話,還是有可能會(huì)產(chǎn)生一定偏差的。但是前車(當(dāng)前行駛車輛的前一班公交車)的平均瞬時(shí)速度還是能夠作為該路段交通狀況的重要參考因素,在數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的基礎(chǔ)上,利用前車的數(shù)據(jù)對(duì)獲取的歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估、修正,提出一種基于前車與歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的車輛到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型。最后,這次實(shí)驗(yàn)選擇了南昌市高鐵2號(hào)線路進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),該條公交線路經(jīng)過了南昌市市區(qū)、西鐵站兩個(gè)重要的區(qū)域,路況相對(duì)比較復(fù)雜路況,非常具有代表性。結(jié)果證明模型預(yù)測(cè)精度和可靠性滿足實(shí)用要求。
[Abstract]:The public transportation system plays an irreplaceable role in the urban traffic mitigation, and the intelligent and informational public transportation system can effectively improve the efficiency of the road traffic system and the service ability of the urban residents. As city residents, they are very concerned about the arrival time of public vehicles. The arrival time can reduce the waiting time and improve the satisfaction of passengers. At the same time, it can optimize the travel plan of passengers and improve the level of public service. In recent years, many countries have realized the importance of public transportation information release, and bus arrival time prediction plays an important role in the application of intelligent public transport technology, and relevant prediction and information release systems have been applied in many places. First of all, this paper introduces the related research background of bus arrival time in intelligent public transport system, based on some problems to be solved in the application process, The development of bus arrival time prediction in intelligent bus system and some research work done in this paper are introduced. Secondly, the structure of GPS system is introduced. Then, based on the analysis of GPS structure, the causes of GPS error are discussed. In the following sections, different error data are analyzed. The GPS data acquisition and preprocessing are the basis and premise of the bus arrival time prediction model, and are also the practical problems that must be solved in the establishment of the prediction model under the existing conditions. It is one of the key technologies for accurate prediction of bus arrival time. Despite the influence of various factors, we can still see from the historical data of public transport vehicles that the running time of public transport vehicles is still regular. Generally speaking, The historical arrival time of vehicles can still be used as the reference value of the real-time vehicle arrival time prediction model. However, for the public transport vehicles running on the same bus line, if the sudden traffic situation occurs, the travel time will still have a certain deviation, if only depends on the historical data, it is possible to produce a certain deviation. However, the average instantaneous speed of the front car (the previous bus of the current vehicle) can still be used as an important reference factor for the traffic situation in this section, on the basis of data collection and preprocessing, Using the data of the front car to evaluate and modify the obtained historical experience data, a prediction model of the arrival time of the vehicle based on the data of the front car and the historical experience is proposed. Finally, this experiment selected Nanchang City High Speed Line 2 to carry on the forecast experiment, the public transport line passed through the Nanchang city, the west railway station two important areas, the road condition is relatively complex, very representative. The results show that the prediction accuracy and reliability of the model meet the practical requirements.
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U491.17;U495

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9 趙Z，

本文編號(hào)：2388340