近幾年,隨著公交智能化發(fā)展,在公交運營調度中積累了海量的公交信息,這些信息具有明顯大數(shù)據(jù)特征,但沒有得到充分發(fā)掘,導致部分城市在公交調度中,還是利用經(jīng)驗或人工調查的方式來制定行車計劃,使公交運營效率大大降低。所以,通過采集到的海量公交信息發(fā)掘其中關聯(lián)性及預測性,對于公交調度智能化發(fā)展具有重要的價值。快速公交(Bus Rapid Transit,BRT)作為公交系統(tǒng)智能化發(fā)展產(chǎn)物,具有先進硬件設備,快速的傳輸網(wǎng)絡以及大數(shù)據(jù)分析的應用軟件系統(tǒng)等,為論文研究提供比較全面的數(shù)據(jù)來源。鑒于此,論文以快速公交BRT系統(tǒng)為研究對象展開需求分析與總體結構設計,研究并實現(xiàn)了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的公交智能調度系統(tǒng)。論文主要研究內容包括:論文對數(shù)據(jù)挖掘概述、數(shù)據(jù)挖掘體系結構以及系統(tǒng)開發(fā)所需相關技術等基本概念進行闡述,從系統(tǒng)功能需求與非功能需求展開分析,以BRT為研究對象設計了系統(tǒng)總體構架、系統(tǒng)體系結構、系統(tǒng)邏輯結構以及系統(tǒng)部署方案,為系統(tǒng)應用實現(xiàn)提供理論依據(jù)。論文對BRT智能調度系統(tǒng)下的數(shù)據(jù)挖掘方法進行研究,通過公交客流量不同采集方式對比分析,選擇客流量統(tǒng)計儀作為客流量采集方式;利用GPS定位系統(tǒng)對公交行駛數(shù)據(jù)進行采集。論文從日內小時客流、周內全日客流、季節(jié)性和短期性客流、上下行方向客流以及斷面客流不均衡等情況對客流量進行分析,根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理以及運行流程,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡客流量預測模型,并通過MATLAB軟件實例分析驗證預測結果。論文利用SVR支持向量機建立公交行程時間預測模型,通過SVR工具箱實例分析驗證預測結果。根據(jù)客流量預測以及行程時間預測設計了 BRT公交智能調度優(yōu)化模型,實現(xiàn)BRT線路的最佳班次安排。論文為了提高系統(tǒng)開發(fā)效率,應用JeePlus構架,設計了 BRT智能調度系統(tǒng)。對系統(tǒng)開發(fā)平臺進行搭建,應用數(shù)據(jù)挖掘平臺中的Sqoop與Flume技術,完成了 BRT基本信息實時采集與歷史數(shù)據(jù)轉移方案。根據(jù)系統(tǒng)需求分析,實現(xiàn)了行車計劃編制、實時監(jiān)控、動態(tài)調度、數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理以及數(shù)據(jù)分析等系統(tǒng)主要功能,并設計統(tǒng)一訪問接口提高系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫聯(lián)動性。系統(tǒng)的部分功能模塊以及性能方面進行調試,驗證系統(tǒng)穩(wěn)定性以及安全性,調試基本滿足研究設計要求,能夠為我國公交智能調度系統(tǒng)發(fā)展提供參考。
【學位單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：U495
【部分圖文】：

用實現(xiàn)奠定了理論基礎。逡逑（２）邐ＢＲＴ智能調度系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方法研究。通過對數(shù)據(jù)挖掘體系結合ＢＲＴ智能調度逡逑步驟分析，首先進行公交基本信息采集與預處理。同時，建立了基于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡逡逑量預測模型以及基于ＳＶＲ算法的站間行程時間預測模型，并通過ＭＡＴＬＡＢ軟件實例分析。最后，設計ＢＲＴ智能調度優(yōu)化模型，確定未來時間周期內公交車輛的發(fā)車頻率。逡逑（３）系統(tǒng)詳細設計與實現(xiàn)。利用ＪｅｅＰｌｕｓ開源技術平臺設計一種ＢＲＴ智能調度系統(tǒng)，逡逑統(tǒng)開發(fā)平臺進行搭建，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘平臺下數(shù)據(jù)采集與轉移以及行車計劃編制、實逡逑控、動態(tài)調度、數(shù)據(jù)統(tǒng)計管理、數(shù)據(jù)分析等功能，并設計統(tǒng)一訪問接口提高系統(tǒng)數(shù)逡逑聯(lián)動性。逡逑（４）系統(tǒng)調試。主要針對功能需求和性能需求兩方面對系統(tǒng)進行調試與分析，實現(xiàn)逡逑基本功能，性能方面較為穩(wěn)定，有利于公交基本信息價值挖掘并為公交運營調度發(fā)逡逑供參考。逡逑根據(jù)上述研究內容，本文主要利用數(shù)據(jù)挖掘相關技術對公交調度系統(tǒng)進行理論研究逡逑能設計實現(xiàn)。主要技術路線如圖１．１所示。逡逑

得出新的數(shù)據(jù)內容，最后將相似的數(shù)據(jù)進行分組。逡逑數(shù)據(jù)挖掘過程主要有問題定義、數(shù)據(jù)準備、模式尋找、模式評估和結果表達幾個階逡逑段如圖２．１所示。其中問題定義通過了解所在領域相關情況與背景知識，研究用戶逡逑需求；數(shù)據(jù)準備是根據(jù)用戶需求從數(shù)據(jù)庫中提取有關的數(shù)據(jù)進行預處理，看數(shù)據(jù)是否具逡逑有完整性和一致性，對丟失的數(shù)據(jù)進行填補、噪音數(shù)據(jù)進行處理；模式尋找是根據(jù)用戶逡逑需求對知識類型進行選擇，也就是在不同要求會在具體的模式尋找過程中采用合適的算逡逑法，如聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等，從而提取用戶的模式和規(guī)律？，模式評估則利用逡逑數(shù)據(jù)校驗和對比對發(fā)掘模式準確性進行合理評價；結果表達將發(fā)現(xiàn)的規(guī)律和模式通過一逡逑定的方式體現(xiàn)給用戶，例如通過可視化方式使用戶理解。逡逑－８－逡逑

基于數(shù)據(jù)挖掘的公交智能調度系統(tǒng)研究與實現(xiàn)根據(jù)公交調度過程中特征信息分析，利用數(shù)據(jù)挖掘相應算法，進一步預測產(chǎn)生段公交調度系統(tǒng)中不同時段客流量波動、公交行程時間等預測情況供系統(tǒng)實時與行車計劃編制等方面的應用。逡逑（４）評估逡逑通過公交調度系統(tǒng)中特征信息預測，利用數(shù)據(jù)挖掘相應算法，進一步為公交調供更加面向應用、規(guī)劃、管理的決策信息。逡逑從公交智能調度系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘組成上來說，主要包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)法以及應用接口等幾個主要部分，以便于針對新的系統(tǒng)需求和應用進一步開發(fā)因此，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的過程以及組成復雜性，設計統(tǒng)一、開放、可擴展數(shù)據(jù)挖公交智能調度系統(tǒng)搭建應用平臺基礎。根據(jù)系統(tǒng)特征信息、需求分析以及數(shù)據(jù)結構，對公交智能調度系統(tǒng)提出如圖２．２所示的數(shù)據(jù)挖掘體系結構。逡逑

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本文編號：2823365