【摘要】：隨著城市現(xiàn)代化的快速發(fā)展,城市人口不斷增加,市民的生活范圍不斷擴大,城市公共交通問題逐漸成為國內(nèi)外關(guān)注的重大問題。近些年科技的不斷發(fā)展,使得智能公交系統(tǒng)正以其智能化服務(wù)公共交通的特性越來越受到政府和社會的廣泛重視。智能公交系統(tǒng)必將成為衡量未來城市發(fā)展?fàn)顩r不可或缺的一項重要指標(biāo)。而公交車輛到站時間預(yù)測作為智能公交系統(tǒng)中的重要組成部分,預(yù)測的精確程度也直接影響著智能公交系統(tǒng)的整體水平。 本文主要研究了以時間段、天氣、節(jié)假日為參考因素的支持向量機與實時預(yù)測相結(jié)合的混合公交到站時間預(yù)測模型的分析設(shè)計與實現(xiàn)。首先對于本文依托的玉溪智能公交系統(tǒng)的特點、影響到站時間因素進行分析,同時對幾種常用的時間預(yù)測模型進行選型,選擇了具有自適應(yīng)性,魯棒性以及小樣本預(yù)測的支持向量機模型(SVM)作為基礎(chǔ)預(yù)測模型,并確立了時間段、天氣、節(jié)假日為參考因素。又由于道路交通的復(fù)雜性大,單一的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測,無法應(yīng)對突發(fā)狀況。而本項目中利用GPS技術(shù)獲得的實時定位信息,RFID技術(shù)與GPS技術(shù)交互獲得實時到站信息,為預(yù)測模型的提供了實時可靠的預(yù)測數(shù)據(jù),有效的應(yīng)對了突發(fā)狀況。 技術(shù)方案確定后,通過前期的分析、設(shè)計,完成了模型的實現(xiàn)。并采用現(xiàn)場GPS采集的真實數(shù)據(jù)進行測試,達到了良好的預(yù)測結(jié)果。最后,在到站時間預(yù)測功能設(shè)計實現(xiàn)的基礎(chǔ)上,運用了手機、網(wǎng)絡(luò)、電子站牌多種方式進行了功能的發(fā)布,使本文的研究具有了更大的實用價值。
[Abstract]:With the rapid development of urban modernization, the urban population is increasing and the living range of the citizens is expanding. The urban public transport problem has gradually become a major issue of concern at home and abroad. With the development of science and technology in recent years, the intelligent public transport system has been paid more and more attention by the government and the society because of its intelligent service to public transportation. Intelligent public transport system will become an indispensable index to measure the future urban development. As an important part of intelligent bus system, bus arrival time prediction has a direct impact on the overall level of intelligent bus system. This paper mainly studies the analysis, design and implementation of the mixed bus arrival time prediction model which combines the support vector machine with real-time prediction, which takes time, weather and holiday as reference factors. First of all, the characteristics of Yuxi Intelligent bus system, which is based on this paper, are analyzed, and the factors affecting the arrival time are analyzed. At the same time, several commonly used time prediction models are selected to be adaptive. The robustness and the support vector machine (SVM) model of small sample prediction are used as the basic prediction model, and the time period, weather and holidays are established as reference factors. Because of the complexity of road traffic, a single historical data forecast, can not cope with emergencies. In this project, the real-time location information obtained by GPS technology, the real-time arrival information obtained by RFID technology and GPS technology, provide real-time and reliable prediction data for the prediction model, and effectively deal with the unexpected situation. After the technical scheme is determined, the model is realized through the analysis and design. The real data collected by field GPS are used to test, and good prediction results are achieved. Finally, on the basis of the design and realization of the arrival time prediction function, the functions of mobile phone, network and electronic station are released, which makes the research of this paper have more practical value.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：U495;P228.4

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本文編號：2274743