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基于RFID电子车牌数据的公交行程时间预测方法

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中国公路学报 2019年第8期32卷 165-173,182页

作者：李华民吴俊美孙棣华陈栋赵敏重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学自动化学院重庆400044

为了给公交优先信号配时系统提供足够的'思考'时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选... 详细信息

为了给公交优先信号配时系统提供足够的'思考'时间和准确的控制依据,基于重庆市RFID电子车牌数据提出了一种采用自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络组合模型动态预测公交行程时间的方法。综合分析公交行程时间的动态和静态影响因素,选取的模型输入参量为标准车流量、路段车辆平均行程时间、平均车速离散性和前班次公交行程时间。利用RFID电子车牌系统采集重庆市鹅公岩大桥路段车辆行驶数据,选取3 000组实际运行数据完成公交行程时间预测模型的训练,另筛选50组数据验证模型的有效性和准确性。研究结果表明:组合模型可动态自适应预测公交行程时间,预测值平均相对误差为3.23%,绝对误差集中在8 s左右,明显优于2种单一模型和基于传统GPS数据的公交行程时间预测模型,可认为选择RFID电子车牌数据作为组合模型的输入,能够明显改善模型预测精度;组合模型预测值的残差分布更为集中、鲁棒性较好,泛化能力强。选择平均绝对误差值、均方根误差值和平均绝对百分比误差作为模型评价指标,结果进一步表明,组合模型的综合预测效果明显优于单一的自适应渐消卡尔曼滤波和小波神经网络。研究方案可为先进公交信息化系统提供良好的技术支撑。

关键词：交通工程公交行程时间渐消卡尔曼滤波小波神经网络动态预测智能交通

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公交行程时间实时发布与查询系统的设计

公交行程时间实时发布与查询系统的设计

作者：刘洋北方工业大学

学位级别：硕士

随着社会生活节奏加快,人们对于出行效率提出了更高的要求。现有的公交查询系统主要分两类,一类是可以查看公交运行状况,即公交位置,从而判断其所处位置相对于本站的距离,这类查询的关注点是乘客什么时候能坐上车。另一类则是查询某两... 详细信息

随着社会生活节奏加快,人们对于出行效率提出了更高的要求。现有的公交查询系统主要分两类,一类是可以查看公交运行状况,即公交位置,从而判断其所处位置相对于本站的距离,这类查询的关注点是乘客什么时候能坐上车。另一类则是查询某两站之间的规划线路,并给出这段路线的参考时间。这两类查询中第一类查得的车辆位置数据是在实时变化的,它随着车载的电子设备上传数据变化而变化。第二类通过线路规划功能查得的行程时间是不变的,而在一天当中不同的时刻,路面交通状况是不尽相同的,有时候路况差异甚至很大,如果再拿第二类查询结果作为行程所需时间,误差就会比较大,因而第二类查询得出的时间还有改进的空间。本设计中,针对第二类查询进行一个改进,主要思路是通过将路程与实时路况两种因素综合考虑,计算出在当前实时路况下,乘坐公交车走完规划的路程需要多长时间。本文通过对国内外智能公交系统发展现状的研究,在此基础上阐述了本设计的目的与意义,接着讲述了开发本系统的相关技术,首先介绍了Web开发的相关知识,这里主要包括Servlet、JSP、Struts2、Spring、Hibernate等相关技术。接着又对本实时发布与查询系统进行了详细的分析与设计,其中包括系统的功能需求分析、可行性分析、系统原理分析,在设计环节主要包括,系统架构设计、系统功能设计以及数据库设计。最后根据用户需求和预期,对各个模块进行了验证,其中实时发布模块与实时查询模块是重点验证的模块。以上工作完成后,还为本文做了总结,强调了本文研究的意义以及做出的贡献,并且对本设计的未尽事宜进行了展望。本设计在现有查询系统原理基础上,通过理念创新和设计创新,将公交车的行程路线与当前时间段内的实路况相结合,综合这两种因素进行预估,使得查询得到的行程时间不仅能反应所选路径的路程,同时对所选路径相对应的路况也有所体现,最终结合两种因素计算出更贴近真实时间的值。另外,通过开发与技术研究为后绪的相关研究工作者提供了一定的理论与实践基础。

关键词：安卓查询系统框架整合公交行程时间百度地图

基于PSO-LightGBM的公交行程时间预测

同方学位论文库评论

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交通工程 2023年第2期23卷 39-48页

作者：罗建平张燕忠杨森彬广东省城市智能交通物联网工程技术研究中心广州510000 广州交信投科技股份有限公司广州510000

为有效提升城市公交到站预测的准确性,提高城市智能公交系统服务水平,提出了1种基于粒子群优化算法(PSO)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的公交行程时间预测模型,采用LightGBM构建公交行程时间的预测模型,PSO用于优化LightGBM模型的超参数... 详细信息

为有效提升城市公交到站预测的准确性,提高城市智能公交系统服务水平,提出了1种基于粒子群优化算法(PSO)和轻量级梯度提升机(LightGBM)的公交行程时间预测模型,采用LightGBM构建公交行程时间的预测模型,PSO用于优化LightGBM模型的超参数.以广州市某典型公交线路为例,从公交调度系统中提取大量的历史数据进行预处理,分析公交行程时间的影响因素,构建模型特征集,建立了基于PSO-LightGBM、LightGBM、BP神经网络和LSTM的公交行程时间预测模型.结果表明PSO-LightGBM模型在早高峰、晚高峰和平峰时段的平均绝对百分比误差(MAPE)分别为7.72%、7.56%和7.31%,该模型对公交行程时间的预测准确率要高于LightGBM模型、BP神经网络模型和LSTM模型.

关键词：公交行程时间预测模型 PSO LightGBM

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基于锥形流量延误函数的公交行程时间模型

公路交通科技 2014年第4期31卷 120-124页

作者：姜璐璐韩印姚佼徐辉上海理工大学管理学院上海200093 苏州市市政工程设计院有限责任公司江苏苏州215123

针对交通规划软件常用的BPR公交流量延误函数在饱和度接近或大于1时,计算值与实际值相差急剧增大的不足,提出一种锥形流量延误函数,并分析了其对公交行程时间的影响,进而通过等式关系实现模型在交通仿真软件EMME/3中的实用化。相关的案... 详细信息

针对交通规划软件常用的BPR公交流量延误函数在饱和度接近或大于1时,计算值与实际值相差急剧增大的不足,提出一种锥形流量延误函数,并分析了其对公交行程时间的影响,进而通过等式关系实现模型在交通仿真软件EMME/3中的实用化。相关的案例分析显示,在公交行程时间拟合方面,锥形流量延误模型较传统的BPR曲线模型误差均值降低5.57%,误差的波动降低50.60%,效果显著。

关键词：交通工程公交行程时间锥形流量延误函数交通分配

道路拥堵水平对公交行程时间可靠度的影响研究

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北京建筑大学学报 2021年第4期37卷 34-42页

作者：白紫秀李汝鉴田一栋孙煦焦朋朋北京建筑大学通用航空技术北京实验室北京100044

交通拥堵已经成为城市道路的新常态,拥堵的路况对地面公交运行产生很大的影响,增大了行程时间的不确定性。为了探究交通拥堵水平和公交行程时间可靠度的关系,选取交叉口饱和度、交叉口排队长度、路段饱和度、平均行程速度和平均停车次数... 详细信息

交通拥堵已经成为城市道路的新常态,拥堵的路况对地面公交运行产生很大的影响,增大了行程时间的不确定性。为了探究交通拥堵水平和公交行程时间可靠度的关系,选取交叉口饱和度、交叉口排队长度、路段饱和度、平均行程速度和平均停车次数5个道路拥堵评价指标,基于模糊数学理论构建道路拥堵综合评价模型,评价实际道路的拥堵水平。在此基础上,利用道路拥堵指数对BPR函数模型和交叉口延误模型进行修正,将行程看作道路单元的组合,建立基于道路拥堵水平的公交行程时间可靠度预测模型。通过实际道路调查数据,验证模型的可行性并计算不同拥堵水平下的公交行程时间可靠度。结果表明,拥堵水平与公交行程时间可靠度呈现负相关,满足二次函数关系,模型结果与实际相符。

关键词：道路拥堵评价指标行程时间可靠度拥堵判定公交行程时间

基于RBF-BP协作神经网络的公交行程时间预测

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闽江学院学报 2017年第5期38卷 100-107页

作者：黄明芳郑娜英闽江学院经济与管理学院福建福州350108

为利于公交乘客合理化制定日常出行计划,缩减未知的候车时长,进而提升公交出行吸引力.针对公交行程时间动静态影响因素展开综合性分析,以平潭综合实验区3路公交部分路线为例,构建基于RBF-BP协作神经网络的公交行程时间预测模型,应用MAT... 详细信息

为利于公交乘客合理化制定日常出行计划,缩减未知的候车时长,进而提升公交出行吸引力.针对公交行程时间动静态影响因素展开综合性分析,以平潭综合实验区3路公交部分路线为例,构建基于RBF-BP协作神经网络的公交行程时间预测模型,应用MATLAB语言编程进行预测,结果显示在同一状态的公交运行情况下,尤其在样本数据较少时,RBF-BP协作神经网络预测精度更优于BP神经网络、RBF神经网络,具有一定的实际应用价值.

关键词：公交行程时间动静态因素 RBF-BP协作神经网络

专用道路下时间序列对公交行程时间影响的研究

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专用道路下时间序列对公交行程时间影响的研究

基于SVM和Kalman滤波的BRT行程时间预测模型研究

2014第九届中国智能交通年会

作者：武勇邢建平济南市公共交通总公司山东大学信息科学与工程学院

本文通过对以往行程时间预测研究取得的成果进行分析,以30天内实际公交车行程时间为研究对象,揭示了公交专用道条件下行程时间在工作日、周末以及早低峰、早高峰、平峰等不同时间段内的变化规律,进行了比较分析和归纳总结,建立了节假日... 详细信息

本文通过对以往行程时间预测研究取得的成果进行分析,以30天内实际公交车行程时间为研究对象,揭示了公交专用道条件下行程时间在工作日、周末以及早低峰、早高峰、平峰等不同时间段内的变化规律,进行了比较分析和归纳总结,建立了节假日/工作日、行车方向、发车时间所在区间影响公交行程时间的数学模型,为公交调度人员科学、合理的调度公交运营车辆提供参考

关键词：城市公交公交专用道时间序列公交行程时间

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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交通运输系统工程与信息 2012年第4期12卷 29-34页

作者：陈旭梅龚辉波王景楠北京交通大学交通运输学院北京100044 美国密歇根大学美国mi48109

本文提出了一个支持向量机进行初始行程时间预测并结合卡尔曼滤波算法进行动态调整的快速公交车行程时间综合预测模型.以快速公交车运行的GPS数据为基础,对北京市朝阳区快速公交2号线进行行程时间预测案例研究.利用该模型对其早高峰和... 详细信息

本文提出了一个支持向量机进行初始行程时间预测并结合卡尔曼滤波算法进行动态调整的快速公交车行程时间综合预测模型.以快速公交车运行的GPS数据为基础,对北京市朝阳区快速公交2号线进行行程时间预测案例研究.利用该模型对其早高峰和上午平峰的两个不同时段的公交行程时间分别进行预测和对比分析,并通过与单一的卡尔曼滤波方法所得的预测结果进行比较.结果表明,该模型应用于快速公交行程时间预测具有更好的适用性,并且预测平峰时段的精度要高于高峰时段.

关键词：城市交通适用性卡尔曼滤波公交行程时间支持向量机 GPS