城市公交車輛到站時間預測研究
發(fā)布時間:2021-01-27 14:04
公交車輛到站時間精準預測可以為乘客出行合理規(guī)劃時間,減少乘客在站點的等待時間,并為公交車輛調度提供支撐。公交車輛行駛會受到天氣狀況、空氣質量狀況、城市道路擁堵狀況等多種因素影響,為對公交車輛到站時間有效預測,本文以青島市公交車到站時間預測為目標,給出了解決方案,具體工作如下:考慮天氣狀況、空氣質量狀況對公交車輛到站時間的影響,在對青島市的公交車到離站數(shù)據(jù)、天氣狀況數(shù)據(jù)及空氣質量狀況數(shù)據(jù)預處理的基礎上,采用關聯(lián)規(guī)則算法,分析提取了影響公交車輛到站?繒r間、站間路段行駛時間的相關特征屬性。建立了公交車到站時間預測模型。模型將公交車到站時間預測分為公交車路段行駛時間預測與公交車到站?繒r間預測兩部分。通過多元回歸模型以及集成算法模型分別建立公交車到站?繒r間預測模型和相鄰站點之間的站間路段行駛時間預測模型,通過試驗分析,最終得到預測性能最佳的基于GBRT的公交車到站?繒r間預測模型和基于XGBoost的站間路段行駛時間預測模型。為了進一步提升公交車輛到站時間預測模型的預測精度,考慮不同時段數(shù)據(jù)的分布差異,早高峰、晚高峰、非早晚高峰分別建立公交車輛到站時間預測模型,實驗結果表明與整體訓練的模型...
【文章來源】:青島大學山東省
【文章頁數(shù)】:52 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
梯度提升回歸樹模型構建原理圖
青島大學碩士學位論文為 30 的四方站為主站下客站,其余站點均為中間站點。圖 3.1 和圖 3.2 分市 1 路公交線路從始發(fā)站四方站到返回站湖北路站在地圖上的站點情況和湖北路站到主客下客站四方站的途經站點情況。
青島市1路公交從湖北路站到四方站線路地圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于梯度提升回歸樹的城市道路行程時間預測[J]. 龔越,羅小芹,王殿海,楊少輝. 浙江大學學報(工學版). 2018(03)
[2]我國私家車擁有量影響因素分析[J]. 陸暢,張陳. 合作經濟與科技. 2017(17)
[3]多元線性回歸統(tǒng)計預測模型的應用[J]. 冷建飛,高旭,朱嘉平. 統(tǒng)計與決策. 2016(07)
[4]基于SEM的城市公交服務質量-滿意度-忠誠度研究[J]. 張兵,曾明華,陳秋燕,胡啟洲. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2016(02)
[5]基于BP神經網絡與SVM的快速路行程時間組合預測研究[J]. 丁宏飛,李演洪,劉博,秦政. 計算機應用研究. 2016(10)
[6]基于MLR的公交車行程時間預測模型[J]. 汪磊,左忠義. 大連交通大學學報. 2015(02)
[7]基于前車與經驗數(shù)據(jù)的車輛到站時間預測模型[J]. 涂利明. 計算機時代. 2015(01)
[8]公交到站時間預測研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 向紅艷,彭學文. 交通信息與安全. 2014(04)
[9]基于馬爾科夫鏈的公交站間行程時間預測算法[J]. 胡繼華,李國源,程智鋒. 交通信息與安全. 2014(02)
[10]關于城市公共交通優(yōu)先發(fā)展的意義、內涵及幾點問題理解[J]. 楊濤. 人民公交. 2014(04)
本文編號:3003176
【文章來源】:青島大學山東省
【文章頁數(shù)】:52 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
梯度提升回歸樹模型構建原理圖
青島大學碩士學位論文為 30 的四方站為主站下客站,其余站點均為中間站點。圖 3.1 和圖 3.2 分市 1 路公交線路從始發(fā)站四方站到返回站湖北路站在地圖上的站點情況和湖北路站到主客下客站四方站的途經站點情況。
青島市1路公交從湖北路站到四方站線路地圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于梯度提升回歸樹的城市道路行程時間預測[J]. 龔越,羅小芹,王殿海,楊少輝. 浙江大學學報(工學版). 2018(03)
[2]我國私家車擁有量影響因素分析[J]. 陸暢,張陳. 合作經濟與科技. 2017(17)
[3]多元線性回歸統(tǒng)計預測模型的應用[J]. 冷建飛,高旭,朱嘉平. 統(tǒng)計與決策. 2016(07)
[4]基于SEM的城市公交服務質量-滿意度-忠誠度研究[J]. 張兵,曾明華,陳秋燕,胡啟洲. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2016(02)
[5]基于BP神經網絡與SVM的快速路行程時間組合預測研究[J]. 丁宏飛,李演洪,劉博,秦政. 計算機應用研究. 2016(10)
[6]基于MLR的公交車行程時間預測模型[J]. 汪磊,左忠義. 大連交通大學學報. 2015(02)
[7]基于前車與經驗數(shù)據(jù)的車輛到站時間預測模型[J]. 涂利明. 計算機時代. 2015(01)
[8]公交到站時間預測研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J]. 向紅艷,彭學文. 交通信息與安全. 2014(04)
[9]基于馬爾科夫鏈的公交站間行程時間預測算法[J]. 胡繼華,李國源,程智鋒. 交通信息與安全. 2014(02)
[10]關于城市公共交通優(yōu)先發(fā)展的意義、內涵及幾點問題理解[J]. 楊濤. 人民公交. 2014(04)
本文編號:3003176
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