基于改进支持向量回归的公交串车预测研究
发布时间:2021-05-15 18:05
公交串车是公交运营中较为常见的现象,公交串车的产生带来了乘客平均候车时间增加、前后公交车辆载客量不均等问题,降低了公交服务的可靠性,是公交运行过程中不可忽视的问题。短时公交串车预测是实现公交串车调度优化的基础,其预测的准确性直接影响公交串车现象改善的程度。然而,由于公交车辆运行状态存在波动性,对公交串车进行准确预测较为困难。本文在研究公交串车特性的基础上,建立基于改进支持向量回归的公交串车预测模型,旨在提高公交串车预测的精度。本文通过分析公交车辆到离站的过程,明确公交串车的形成过程,定性分析了影响公交串车的因素,并基于公交到离站数据分析公交车辆运行状态,利用公交车辆运行状态图反映公交串车特点,对公交串车时空变化特性进行分析与总结。本文建立的基于改进支持向量回归的公交串车预测模型将公交串车预测分为两阶段。第一阶段基于单一的支持向量回归模型,利用遗传算法对模型参数进行优化,利用公交到离站历史数据对公交车头时距进行预测。在此基础上进行第二阶段的公交串车预测,引入实时公交到离站数据,利用卡尔曼滤波对第一阶段的预测结果进行动态调整。改进支持向量回归模型利用支持向量回归模型拟合公交串车过程中的非线...
【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:73 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状综述
1.3 主要研究内容及技术路线
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 技术路线
第2章 公交串车时空特性分析
2.1 公交串车及影响因素分析
2.1.1 公交串车定义
2.1.2 公交串车影响因素分析
2.2 公交串车形成过程分析
2.3 公交到离站数据处理
2.3.1 数据来源
2.3.2 数据介绍
2.3.3 数据预处理
2.3.4 数据标准化
2.4 公交串车时空变化规律
2.4.1 公交车辆运行状态分析
2.4.2 公交车头时距小时变化规律
2.4.3 公交车头时距时段变化规律
2.4.4 公交车头时距稳定性分析
2.5 本章小结
第3章 基于改进支持向量回归的公交串车预测模型
3.1 公交串车预测流程
3.2 基于支持向量回归的公交串车预测
3.2.1 支持向量回归模型的建立
3.2.2 支持向量回归模型的特征选取
3.2.3 支持向量回归模型特征相关性分析
3.2.4 基于遗传算法的模型参数寻优
3.3 基于卡尔曼滤波的公交串车预测动态调整
3.4 本章小结
第4章 公交串车预测结果及评价
4.1 公交串车预测范围及评价指标
4.2 基于改进支持向量回归的公交串车预测
4.2.1 模型参数标定
4.2.2 不同线路公交串车预测结果分析
4.2.3 单一站点公交串车预测结果分析
4.2.4 多站点公交串车预测结果分析
4.2.5 不同时间段公交串车预测结果分析
4.3 基于ARIMA的公交串车预测
4.4 模型预测结果对比与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]常规公交车辆串车形成及预测建模[J]. 张健,李梦甜,冉斌,李文权. 东南大学学报(自然科学版). 2017(06)
[2]基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测研究[J]. 任远,吕永波,马继辉,陈鑫杰,余明捷. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[3]基于ARIMA-SVM模型的快速公交停站时间组合预测方法[J]. 杨敏,丁剑,王炜. 东南大学学报(自然科学版). 2016(03)
[4]影响公交线路车头时距稳定性的因素(英文)[J]. 张曼,李文权. Journal of Southeast University(English Edition). 2013(01)
[5]消除公交串车——一种基于GPS与GIS的实时控制方法[J]. 任峰,刘涛,马继辉. 城市公共交通. 2013 (03)
[6]基于区段划分的快速公交实时行车控制研究[J]. 董高成,张海,沈晓蓉,魏玉峤. 系统仿真技术. 2012(01)
[7]APTS下公共汽车单线路实时控制方法[J]. 滕靖,杨晓光. 同济大学学报(自然科学版). 2006(06)
硕士论文
[1]公共交通运力配置最优化问题研究[D]. 徐茹.北京工业大学 2013
[2]基于甩站策略的城市公交服务可靠性研究[D]. 刘明卉.北京邮电大学 2012
本文编号:3188097
【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:73 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状综述
1.3 主要研究内容及技术路线
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 技术路线
第2章 公交串车时空特性分析
2.1 公交串车及影响因素分析
2.1.1 公交串车定义
2.1.2 公交串车影响因素分析
2.2 公交串车形成过程分析
2.3 公交到离站数据处理
2.3.1 数据来源
2.3.2 数据介绍
2.3.3 数据预处理
2.3.4 数据标准化
2.4 公交串车时空变化规律
2.4.1 公交车辆运行状态分析
2.4.2 公交车头时距小时变化规律
2.4.3 公交车头时距时段变化规律
2.4.4 公交车头时距稳定性分析
2.5 本章小结
第3章 基于改进支持向量回归的公交串车预测模型
3.1 公交串车预测流程
3.2 基于支持向量回归的公交串车预测
3.2.1 支持向量回归模型的建立
3.2.2 支持向量回归模型的特征选取
3.2.3 支持向量回归模型特征相关性分析
3.2.4 基于遗传算法的模型参数寻优
3.3 基于卡尔曼滤波的公交串车预测动态调整
3.4 本章小结
第4章 公交串车预测结果及评价
4.1 公交串车预测范围及评价指标
4.2 基于改进支持向量回归的公交串车预测
4.2.1 模型参数标定
4.2.2 不同线路公交串车预测结果分析
4.2.3 单一站点公交串车预测结果分析
4.2.4 多站点公交串车预测结果分析
4.2.5 不同时间段公交串车预测结果分析
4.3 基于ARIMA的公交串车预测
4.4 模型预测结果对比与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]常规公交车辆串车形成及预测建模[J]. 张健,李梦甜,冉斌,李文权. 东南大学学报(自然科学版). 2017(06)
[2]基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测研究[J]. 任远,吕永波,马继辉,陈鑫杰,余明捷. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[3]基于ARIMA-SVM模型的快速公交停站时间组合预测方法[J]. 杨敏,丁剑,王炜. 东南大学学报(自然科学版). 2016(03)
[4]影响公交线路车头时距稳定性的因素(英文)[J]. 张曼,李文权. Journal of Southeast University(English Edition). 2013(01)
[5]消除公交串车——一种基于GPS与GIS的实时控制方法[J]. 任峰,刘涛,马继辉. 城市公共交通. 2013 (03)
[6]基于区段划分的快速公交实时行车控制研究[J]. 董高成,张海,沈晓蓉,魏玉峤. 系统仿真技术. 2012(01)
[7]APTS下公共汽车单线路实时控制方法[J]. 滕靖,杨晓光. 同济大学学报(自然科学版). 2006(06)
硕士论文
[1]公共交通运力配置最优化问题研究[D]. 徐茹.北京工业大学 2013
[2]基于甩站策略的城市公交服务可靠性研究[D]. 刘明卉.北京邮电大学 2012
本文编号:3188097
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3188097.html