公交站臺(tái)多?？课怀丝徒M織與智能引導(dǎo).pdf

1、近年來，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人民生活水平日益提高，城市機(jī)動(dòng)車保有量持續(xù)快速增長，交通擁擠、交通安全、環(huán)境污染、能源短缺等問題日趨突出。社會(huì)發(fā)展帶來的這些問題正越來越嚴(yán)重的困擾著城市居民的日常生活，智能交通系統(tǒng)的出現(xiàn)為解決交通擁擠和交通安全提供了新的方法和思路。作為智能公共交通系統(tǒng)最為核心的內(nèi)容，信息化服務(wù)為公交乘客和城市公交系統(tǒng)提供了直接交流的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了公交使用者、運(yùn)營管理者以及相關(guān)政府部門在公交信息方面的實(shí)時(shí)共享。公交站臺(tái)信息服

2、務(wù)系統(tǒng)能夠很好的改善公交運(yùn)行準(zhǔn)點(diǎn)率低、換乘不方便、安全性不能保證等現(xiàn)狀。本論文在此背景之下對公交站臺(tái)泊位動(dòng)態(tài)分配方式進(jìn)行了研究，旨在降低公交車站臺(tái)延誤，有效的提升公交運(yùn)營效率，以此來吸引更多的潛在公交用戶，達(dá)到緩解交通壓力的目標(biāo)。
　　在已有研究的基礎(chǔ)上，通過采集的公交車載終端GPS數(shù)據(jù)，對濟(jì)南市63路公交車運(yùn)行特征進(jìn)行了深入分析，發(fā)現(xiàn)在道路條件和信號(hào)影響相同的情況下，公交車站點(diǎn)間的運(yùn)行時(shí)間雖然具有一定的隨機(jī)性，同時(shí)也隨發(fā)車日期和

3、發(fā)車時(shí)間呈現(xiàn)周期性，而停站時(shí)間則與發(fā)車時(shí)間和車頭時(shí)距有關(guān)系。因此，本文對于公交運(yùn)行時(shí)間提出了基于Kalman濾波和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測模型，對于公交停站時(shí)間提出了考慮車頭時(shí)距的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用63路公交運(yùn)行數(shù)據(jù)對兩個(gè)模型進(jìn)行對比分析，證明了兩個(gè)模型在實(shí)時(shí)預(yù)測上都具有較高的精確性。
　　公交運(yùn)行時(shí)間和停站時(shí)間預(yù)測為公交站臺(tái)泊位動(dòng)態(tài)分配提供了支撐。本文在分析了公交進(jìn)站行為的基礎(chǔ)上，分別對公交超車進(jìn)站和排隊(duì)進(jìn)站兩種情況進(jìn)行討論，并提