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贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断
被引量：
4
1
作者
胡继华
梁嘉贤
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期126-135,共10页
站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特...
站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法推断快速公交站间运行状态,包括状态个数和各状态权重、速度均值和方差.以广州市快速公交为例,展示了该模型可很好地拟合多相车速数据,合理划分快速公交运行状态.发现广州市快速公交在早晚高峰容易衍生出新的运行状态,对于车速低于25 km/h的走廊,其运行状态个数较多,且更容易随时段发生变化,符合实际调查结果.可见本文提出的模型能有效地分析快速公交的速度分布特征和演变规律,验证了该模型的有效性.
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关键词
智能交通
快速公交运行状态
贝叶斯估计
高斯混合模型
可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法
快速
公交
速度
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题名
贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断
被引量：
4
1
作者
胡继华
梁嘉贤
机构
中山大学公共实验教学中心
广东省智能交通系统重点实验室
中山大学工学院智能交通研究中心
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期126-135,共10页
基金
国家自然科学基金项目(41271181)
广东省环境监测大数据公共服务平台及其创新应用(2015B010110005)~~
文摘
站间行程车速是度量快速公交运营服务和乘客体验的重要指标.由于红绿灯、行人过街等影响,快速公交车速分布往往呈现多峰现象,很难利用单一分布描述.本文建立了贝叶斯框架下基于多相站间车速的高斯混合模型,利用可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法推断快速公交站间运行状态,包括状态个数和各状态权重、速度均值和方差.以广州市快速公交为例,展示了该模型可很好地拟合多相车速数据,合理划分快速公交运行状态.发现广州市快速公交在早晚高峰容易衍生出新的运行状态,对于车速低于25 km/h的走廊,其运行状态个数较多,且更容易随时段发生变化,符合实际调查结果.可见本文提出的模型能有效地分析快速公交的速度分布特征和演变规律,验证了该模型的有效性.
关键词
智能交通
快速公交运行状态
贝叶斯估计
高斯混合模型
可逆回跳马尔科夫链蒙特卡洛方法
快速
公交
速度
Keywords
intelligent transportation
BRT travel state
Bayesian estimation
Gaussian mixture model
reversible-jump Markov chain Monte Carlo approach
BRT travel speed
分类号
U491.26 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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出处
发文年
被引量
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1
贝叶斯框架下快速公交的站间运行状态推断
胡继华
梁嘉贤
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
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