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基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型
被引量：
14
1
作者
胡华
高云峰
刘志钢
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第5期1014-1017,1041,共5页
公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和...
公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。
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关键词
公交到站时间
实时预测
自动车辆定位数据
BP神经网络算法
自适应指数平滑法
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职称材料
题名
基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型
被引量：
14
1
作者
胡华
高云峰
刘志钢
机构
上海工程技术大学城市轨道交通学院
上海海事大学交通运输学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012年第5期1014-1017,1041,共5页
基金
国家自然科学青年基金项目(51008231)
中国博士后科学基金特别资助项目(201104287)
+1 种基金
上海市教育委员会重点学科建设项目(J51401)
上海高校青年教师培养资助计划(shgcjs022)
文摘
公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。
关键词
公交到站时间
实时预测
自动车辆定位数据
BP神经网络算法
自适应指数平滑法
Keywords
bus arrival time
real-time prediction
automatic vehicle location data(AVL)
back-propagation network algorithm
self-adaptive thrice exponential smoothing algorithm
分类号
U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型
胡华
高云峰
刘志钢
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2012
14
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