本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)模型的公交車行程時(shí)間預(yù)測(cè)

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【摘要】：準(zhǔn)確以及實(shí)時(shí)的公交車行程時(shí)間信息能夠幫助出行者更好地規(guī)劃行程,減少出行者的等待時(shí)間。提出了一種基于SVM-Kalman濾波的公交車行程時(shí)間動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型。模型中,經(jīng)過(guò)良好訓(xùn)練的SVM模型從歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到行程時(shí)間基準(zhǔn);Kalman濾波動(dòng)態(tài)算法在基于SVM模型預(yù)測(cè)值和最新公交出行信息的基礎(chǔ)上對(duì)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。以深圳市223路常規(guī)公交線路為實(shí)例,將動(dòng)態(tài)模型的預(yù)測(cè)精度結(jié)果與單一SVM模型、ANN模型結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,基于SVM-Kalman濾波的公交車行程時(shí)間動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高、動(dòng)態(tài)性能更好。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院;上海交通大學(xué)智能交通與無(wú)人機(jī)應(yīng)用研究中心;佛羅里達(dá)大學(xué)城市與區(qū)域規(guī)劃系;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機(jī) 卡爾曼濾波 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 公交車行程時(shí)間 動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.71101109)
【分類號(hào)】：U491.17;TP183
【正文快照】： 1引言隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,更多的家庭擁有私家汽車,這提高了人們的生活水平,同時(shí)也帶來(lái)了嚴(yán)重的交通問(wèn)題。為了緩解交通擁堵、交通污染等問(wèn)題,政府和公眾日益重視公共交通的發(fā)展,公交線路、公交站點(diǎn)的數(shù)量也在快速增加。相比較于地鐵系統(tǒng)或者快速公交系統(tǒng)(BRT),常規(guī)公交系

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：625395