貝葉斯框架下快速公交的站間運(yùn)行狀態(tài)推斷
[Abstract]:Interstation travel speed is an important index to measure bus rapid transit service and passenger experience. Due to the influence of traffic lights and pedestrians crossing the street, the distribution of BRT speed often presents multi-peak phenomenon, which is difficult to describe by single distribution. In this paper, a hybrid model of Gao Si based on the speed between multi-phase stations is established in Bayesian framework. The reversible bounce-back Markov chain Monte Carlo method is used to infer the operation state of bus rapid transit stations, including the number of states and the weight of each state. Velocity mean and variance. Taking bus rapid transit in Guangzhou as an example, it is shown that the model can fit the multi-phase speed data well and reasonably divide the running state of bus rapid transit. It is found that the bus rapid transit in Guangzhou is easy to derive a new running state in the morning and evening rush hour. For the corridor whose speed is less than 25 km/h, the number of running states is more, and it is easier to change at any time, which is in line with the actual investigation results. It can be seen that the model presented in this paper can effectively analyze the speed distribution characteristics and evolution law of BRT, and verify the validity of the model.
【作者單位】: 中山大學(xué)公共實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心;廣東省智能交通系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中山大學(xué)工學(xué)院智能交通研究中心;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271181) 廣東省環(huán)境監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)公共服務(wù)平臺(tái)及其創(chuàng)新應(yīng)用(2015B010110005)~~
【分類號(hào)】:U491.17
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6 本報(bào)記者 于o,
本文編號(hào):2423642
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