本文關(guān)鍵詞：基于ARIMA-SVM模型的快速公交停站時(shí)間組合預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：為了研究快速公交(BRT)系統(tǒng)公交站臺(tái)�？繒r(shí)間的可靠預(yù)測(cè)技術(shù),對(duì)BRT車輛在站臺(tái)�？康奈锢磉^程進(jìn)行分析.該過程既具有縱向時(shí)間相關(guān)性,又受到其他交通子系統(tǒng)的非線性作用,因此將BRT車輛停站時(shí)間拆解成線性部分和非線性部分.分別采用差分自回歸移動(dòng)平均(ARIM A)模型和支持向量機(jī)(SVM)方法對(duì)兩部分進(jìn)行預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)結(jié)果疊加,構(gòu)成一種快速公交停站時(shí)間的組合預(yù)測(cè)方法.以常州BRT 2號(hào)線2個(gè)快速公交站的停站時(shí)間數(shù)據(jù)及其相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行建模,建模結(jié)果表明該組合預(yù)測(cè)方法行之有效.相較于單一的ARIMA模型和SVM模型,組合模型停站時(shí)間預(yù)測(cè)值的平均相對(duì)百分誤差、均方誤差均明顯降低,誤差1 s內(nèi)命中百分率提高,且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠時(shí),組合模型的平均相對(duì)百分誤差、均方誤差分別為0.62%和4.05s2,誤差1 s內(nèi)命中百分率達(dá)到96.79%.
【作者單位】： 東南大學(xué)交通學(xué)院;東南大學(xué)江蘇省城市智能交通重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;東南大學(xué)現(xiàn)代城市交通技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 差分自回歸 支持向量機(jī) 組合預(yù)測(cè)方法 快速公交 停站時(shí)間
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51338003;51378120) 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB725402)
【分類號(hào)】：U491.17
【正文快照】： 經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,快速公交系統(tǒng)(BRT)在控制上已經(jīng)體現(xiàn)出智能化與信息化的特點(diǎn)[1],而這些控制需要對(duì)一些關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),其中研究較多的就是BRT車輛的行程時(shí)間預(yù)測(cè)[2-5].區(qū)別于普通公交,BRT車輛多在專用道上行駛,路段行駛時(shí)間變化較小且容易得到,但在公交站停站時(shí)會(huì)受到外部

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：941947