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文檔簡介
1、隨著城市化、現(xiàn)代化、機動化進程的加快,城市交通壓力日益增大,大中城市在一些時段和區(qū)域交通擁堵較為嚴重,由此帶來了巨大的資源經(jīng)濟浪費和嚴重的環(huán)境污染,因此智能交通系統(tǒng)的發(fā)展受到越來越多的關(guān)注。智能公交信息服務(wù)系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域當中一項重要的研究內(nèi)容,被認為是緩解交通壓力的有效方法。
本文順應(yīng)當前研究熱點,研究了智能公交信息服務(wù)系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,建立基本公交信息服務(wù)系統(tǒng)的框架;由于路段行駛時間預(yù)測是智能公交信息服務(wù)系統(tǒng)的
2、重要問題,預(yù)測效果直接關(guān)系智能公交信息服務(wù)系統(tǒng)等智能交通系統(tǒng)的相關(guān)子功能能夠有效發(fā)揮,本文主要對系統(tǒng)中如何有效預(yù)測路段行駛時間幾個技術(shù)關(guān)鍵點進行了討論和研究。首先對目前智能公共交通信息服務(wù)系統(tǒng)的國內(nèi)外實施和應(yīng)用現(xiàn)狀進行相應(yīng)的研究,并根據(jù)本文研究重點建立了基本智能公交信息服務(wù)系統(tǒng)的框架,并對各子系統(tǒng)進行了功能分析,主要包括:交通流信息采集與處理子系統(tǒng)、車輛定位子系統(tǒng)、出行管理系統(tǒng)和交通控制和安全系統(tǒng)。然后針對公交基于GPS車輛導(dǎo)航系統(tǒng)進行
3、數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理進行了理論分析。因為原始的GPS數(shù)據(jù)僅反映車輛的瞬時狀況,所以,原始數(shù)據(jù)直接用于路段行程時間預(yù)測會產(chǎn)生較大誤差。本文研究了基于距離和時間求解車輛間隔平均速度的方法,并對間隔平均速度進行了篩選,以間隔平均速度代替瞬時速度,用于計算路段行程時間。最后根據(jù)公交車數(shù)據(jù)特點和路段交通流變化的特性,研究路段行程時間預(yù)測的模式和方法,并建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時間預(yù)測的模型,對模型參數(shù)的確定方法與選取范圍進行了研究。為了在擴大
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