基于多传感器数据融合的公交车车速预测方法

公交车车速预测在智能交通系统中扮演着关键角色,其准确性直接影响公交运营效率和乘客服务质量。针对单一传感器数据难以应对复杂交通环境的挑战,一种基于多传感器数据融合的车速预测方法被提出并验证。该方法整合了GPS、加速度计、陀螺仪等多源数据,通过系统的数据预处理、多维特征提取和创新性的融合算法,构建了一个鲁棒性强、精度高的预测模型。实验结果显示,与传统单一传感器方法相比,该融合方法在预测精度和稳定性方面均实现了显著提升。这一成果为智能公交系统的优化提供了新的技术路径,有望在提升城市交通效率和改善公众出行体验方面发挥重要作用。