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文檔簡介
1、公交車輛到站時間是出行者最為關(guān)心的交通信息之一,提高公交車輛到站時間預(yù)測模型的精度和可靠性,可對城市公共交通的發(fā)展起到積極的推動作用。
論文系統(tǒng)地分析了公交車輛到站時間的組成部分和影響因素,選取公交車輛在前續(xù)站點的到站時間、?？繒r間和延誤程度為預(yù)測模型的輸入變量,設(shè)計并實現(xiàn)了基于車輛GPS數(shù)據(jù)的插值方法、數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)處理算法,得到了公交車輛在每站的詳細運行數(shù)據(jù)。
在此基礎(chǔ)之上,論文首先提出了基于平均行駛和
2、?？繒r間的統(tǒng)計模型;隨后建立了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,使用樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),擬合前續(xù)站點到站時間、?？繒r間和延誤程度與后續(xù)到站時間之間的非線性關(guān)系,利用實時的已到站信息對后續(xù)到站時間進行預(yù)測;最后提出了改進的非參數(shù)回歸模型,先對搜索數(shù)據(jù)庫進行聚類分析,隨后對狀態(tài)向量進行主成分分析以達到降維的效果,在此基礎(chǔ)之上選取K近鄰機制和加權(quán)平均預(yù)測算法來構(gòu)建模型。
最后論文對北京公交16路實際采集來的3369組數(shù)據(jù)進行實證分析
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