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公交到站时间预测研究现状与发展趋势
被引量:
11
1
作者
向红艳
彭学文
《交通信息与安全》
2014年第4期57-61,共5页
实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间。通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型。对历史平均法、神经网络、卡尔...
实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间。通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型。对历史平均法、神经网络、卡尔曼滤波、支持向量机和基于概率的预测模型等几种典型方法的预测原理进行了介绍,从预测精度、实时性、计算复杂性等几个方面对模型的优缺点进行了比较。分析了公交到站时间预测发展趋势,提出了该领域需要进一步研究的问题。
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关键词
智能交通
预测
神经网络
公交到站时间
GPS
卡尔曼滤波
支持向量机
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题名
公交到站时间预测研究现状与发展趋势
被引量:
11
1
作者
向红艳
彭学文
机构
重庆
交通大学交通运输学院
重庆市双桥经济技术开发区办公室
出处
《交通信息与安全》
2014年第4期57-61,共5页
基金
重庆市科委攻关项目(批准号:cstc2011ggB0177)资助
文摘
实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间。通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型。对历史平均法、神经网络、卡尔曼滤波、支持向量机和基于概率的预测模型等几种典型方法的预测原理进行了介绍,从预测精度、实时性、计算复杂性等几个方面对模型的优缺点进行了比较。分析了公交到站时间预测发展趋势,提出了该领域需要进一步研究的问题。
关键词
智能交通
预测
神经网络
公交到站时间
GPS
卡尔曼滤波
支持向量机
Keywords
intelligent transportation systems
prediction
neural networks
bus arrival time
GPS
Kalman filter
support vector machine
分类号
U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
公交到站时间预测研究现状与发展趋势
向红艳
彭学文
《交通信息与安全》
2014
11
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