基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测研究

发布时间：2017-03-18 23:06

  本文关键词：基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：准确预测公交车辆到站时间对于改善公交服务水平、提升公交吸引力、缓解交通拥堵具有重要意义.公交车辆到站时间受到实际路面情况影响很大,粒子滤波算法对于这种非线性、非高斯的随机系统具有很好的适用性.因此本文探索性地应用粒子滤波算法建立公交车辆到站时间预测模型(BAT-PF),并以北京市公交300路内环线位置数据为基础,选取高峰和平峰时刻进行实例研究,并将预测结果与卡尔曼滤波算法所得预测结果进行对比分析.结果表明,本文建立的公交车辆到站时间粒子滤波预测模型具有更好的适用性和稳定性,而且预测精度高.
【作者单位】： 北京交通大学交通运输学院;
【关键词】： 城市交通 适用性 粒子滤波 公交到站时间 卡尔曼滤波 卫星定位数据
【基金】：科技部“863”计划(2015AA124103)~~
【分类号】：U491.17
【正文快照】： 0引言目前我国城市公共交通系统存在信息化水平低、服务质量差、车速慢,以及车辆准点率低等问题,降低了公交分担率,增加了交通压力.随着定位、通信等高新技术的发展,使预测公交车辆到站时间成为可能.公交到站时间的准确预测不仅可以节约乘客出行时间,改善公交服务水平,提高公

  本文关键词：基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：255156