基于ARIMA-SVM模型的快速公交停站时间组合预测方法

发布时间：2017-09-29 12:14

  本文关键词：基于ARIMA-SVM模型的快速公交停站时间组合预测方法

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【摘要】：为了研究快速公交(BRT)系统公交站台停靠时间的可靠预测技术,对BRT车辆在站台停靠的物理过程进行分析.该过程既具有纵向时间相关性,又受到其他交通子系统的非线性作用,因此将BRT车辆停站时间拆解成线性部分和非线性部分.分别采用差分自回归移动平均(ARIM A)模型和支持向量机(SVM)方法对两部分进行预测,并将预测结果叠加,构成一种快速公交停站时间的组合预测方法.以常州BRT 2号线2个快速公交站的停站时间数据及其相关数据为样本进行建模,建模结果表明该组合预测方法行之有效.相较于单一的ARIMA模型和SVM模型,组合模型停站时间预测值的平均相对百分误差、均方误差均明显降低,误差1 s内命中百分率提高,且在训练数据足够时,组合模型的平均相对百分误差、均方误差分别为0.62%和4.05s2,误差1 s内命中百分率达到96.79%.
【作者单位】： 东南大学交通学院;东南大学江苏省城市智能交通重点实验室;东南大学现代城市交通技术协同创新中心;
【关键词】： 差分自回归 支持向量机 组合预测方法 快速公交 停站时间
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51338003;51378120) 国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB725402)
【分类号】：U491.17
【正文快照】： 经过数十年的发展,快速公交系统(BRT)在控制上已经体现出智能化与信息化的特点[1],而这些控制需要对一些关键参数进行预测,其中研究较多的就是BRT车辆的行程时间预测[2-5].区别于普通公交,BRT车辆多在专用道上行驶,路段行驶时间变化较小且容易得到,但在公交站停站时会受到外部

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：941947