在目前國內(nèi)的公交運營系統(tǒng)普遍只提供首末站發(fā)車時間的環(huán)境下,準(zhǔn)確地預(yù)測公交車到達時間對于想要確定出發(fā)時間,減少候車時間的乘客來說非常重要。同時,擁有更高預(yù)測精度和預(yù)測時長的到站時間預(yù)測系統(tǒng),同時能有效提升公交調(diào)度系統(tǒng)的效率。為進一步提高中長期時間內(nèi)的公交車輛到站的預(yù)測精度和可靠性,在現(xiàn)有預(yù)測方法而基礎(chǔ)之上,利用公交多源數(shù)據(jù),建立了一種基于LSTM的深度學(xué)習(xí)方法,用以對公交出行時間進行多步預(yù)測,并對本方法進行了實測數(shù)據(jù)的校正和驗證。首先,本文基于對公交到站問題的運行機理,建立了基于多源公交數(shù)據(jù)的到站時間預(yù)測模型,并將到站問題界定為一個時序數(shù)列的多步預(yù)測問題。根據(jù)多步預(yù)測問題的特性和到站時間預(yù)測模型,選擇引入LSTM長短時記憶算法,以遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心,從學(xué)習(xí)交通長時依賴關(guān)系的角度預(yù)測公交車的到站時間。其次,本文研究了現(xiàn)有的多源公交數(shù)據(jù)集,鑒于目前的數(shù)據(jù)集大多只統(tǒng)計了靜態(tài)數(shù)據(jù)和歷史GPS運營數(shù)據(jù),對研究公交運行狀況幫助有限。本文從多源公交信息中提取相應(yīng)的動態(tài)因素。提取的動態(tài)因素被合并到向量空間中,最終形成本文使用的訓(xùn)練集。以實際數(shù)據(jù)為例,將本文提出的LSTM預(yù)測模型與其他三類主流預(yù)測模型（B... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1日本某市電子公交站牌

圖 1-1 日本某市電子公交站牌 圖 1-2 某到站預(yù)測 app 界面截圖可靠且高效的公交到站時間預(yù)測系統(tǒng)可以更好地解決城市交通問題，為公交提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為乘客提供便捷的公交出行條件。1.1.2 研究意義

圖 1-3 國內(nèi)某市 BRT 電子站牌 圖 1-4 某市常規(guī)公交電子站牌國內(nèi)較為普及的地圖軟件，例如美國的谷歌地圖，麥德龍，國內(nèi)的高德地圖，圖等，基本上都配置了公交路線實時公交信息查詢的功能模塊。用戶可通過手機序查看市區(qū)內(nèi)的公共汽車路線，公共汽車站或車站，以及站點的動態(tài)地圖，以獲

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3387430