城市公交车辆有限状态的到站时间预测

在分析影响公交车辆到站时间影响因素的基础上,选取模型的输入变量和输出变量,设计基于城市公交车有限运行状态的自动机模型,通过对不同时段的到站时间预测模型分析,提出了一种复合的公交车辆到站时间预测模型,并通过实例分析证明有限状态自动机预测模型较单一预测模型预测结果更为精准,对于城市公交车辆到站时间预测工作具有一定的现实意义.     

公交浮动车辆到站时间实时预测模型

根据公交浮动车辆实时GPS数据,考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响,建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型.通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法,改善了预测模型的精度,并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证.计算结果表明:该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的...     

基于AVL数据的公交到站时间实时预测模型

公交车辆到站时间预测是公交信息服务、公交动态调度的关键参数。基于实时和历史的公交车辆自动定位数据(AVL)需求分析,将公交车辆到站时间划分为站点停靠时间、区段全程运行时间和区段部分运行时间,分别采用点估计法、BP神经网络法和自适应指数平滑法对其进行动态预测。最后结合实验线路公交车辆的AVL运行数据,对预测模型进行了验证和评价分析。研究结果表明:本预测模型由于将历史数据规律和实时交通状况进行了有效融合,从而提高了公交到站时间预测的鲁棒性和预测精度。     

基于公交专用道的准点到站预测方法

公交准时定点到站是衡量公交服务质量的重要指标,也是居民公交出行的最大期盼。公交日常运营能产生海量的GPS定位数据,运用海量公交车辆GPS数据,基于站点、路段及线路维度,精准计算公交车辆运行时长及速度变化特征,并计算公交运行时间的可靠度,从而评估公交准点到站的可靠性。以厦门市公交专用道的开通为背景,提出基于公交专用道背景的公交准点到站预测方法,预测公交专用道上公交线路的定点到站时间,实现公交专用道沿线线路的"定点发车,准时到站"目标。     

基于双向长短期记忆网络的公交到站时间预测模型

为实现准确预测公交到站时间，提高城市公交出行分担率，本文提出一种基于双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)并考虑超参数寻优的公交到站时间预测模型。通过引入非线性收敛因子、正弦余弦算子及自适应参数改进海鸥算法对双向LSTM模型实现超参数寻优，并增加Attention机制以提高双向LSTM处理信息能力，构建改进海鸥算法优化增加Attention机制的双向LSTM(ISOA-BiLSTM-Attention)预测模型。使用中国江西省南昌市220路公交GPS数据分方向和分时段预测车辆到站时间，验证模型预测精度。结果表明：整体上来说，Attention机制优化后的双向LSTM模型比单独采用双向LSTM模型预测精度更好；改进的海鸥算法可对双向LSTMAttention模型实现较好的优化效果，相较于现有模型及标准海鸥算法(SOA)优化双向LSTMAttention模型，ISOA-BiLSTM-Attention对于不同方向及不同时段公交到站时间预测的平均绝对百分比误差、均方根误差及平均绝对误差至少分别降低5.96%、9.87%及7.99%；同时，ISOABiLSTM-Attention具有最大的模型...     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度，提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间，利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间；将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量，基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间，进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试，并与其他4 种模型进行比较. 结果表明，所提模型具有较高的预测精度，尤其在雨天，比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于预测算法的公交车实时到站时间查询系统

公交车是目前城市中最为普遍的一种大众运输工具,随着城市化和机动化的发展,使城市人口和地域不断增加,对公共交通的需求相应快速增长,出行者对公交系统提出了更多更高的要求。公交车辆到站时间是城市智能公共交通系统服务的重要指标参数之一,也是乘坐公共交通出行者最为关注的基本信息之一,为满足公交出行者对所乘线路公交车辆的到站时间可实时查询的需要,介绍城市公交实时到站时间查询系统的设计。在需求分析的基础上,通过概念结构、逻辑结构的设计建立了查询系统的数据模型,提出了一种到站时间的预测算法。该算法将路线划分成站间路段,以实时收集到的车辆进出站信息为基础,从历史纪录中得到通过每个路段的运行时间。通过聚类分析、判别分析的方法确定预测的运行时间,最后通过简单计算得到用户需要的预测到站时间,并且将到站时间通过网络公开展示给系统的用户。     

高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测

相邻前车的驾驶行为会影响后车，因此先进的辅助驾驶系统需具备识别前车驾驶行为的能力. 对高速场景下相邻前车换道行为进行研究，分别提出双层连续隐马尔可夫模型-贝叶斯生成分类器(CHMM-BGC)，以及基于双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的行为识别模型和意图预测模型. 采用自然驾驶数据集对模型的有效性进行测试验证. 实验分析表明：基于Bi-LSTM的行为识别模型相较于双层CHMM-BGC在平均识别率上提升了11.24%，两种行为识别模型均可在相邻前车换道过程的早期阶段识别换道行为；考虑相邻前车与周围环境车辆的交互作用，可使模型具有预测性，两种意图预测模型均可在车辆换道时刻前预测到驾驶人换道意图. 模型仿真计算时间可满足系统的实时性需求，为本车驾驶人预留出反应时间，为预测周围车辆行驶轨迹研究提供支持.     

基于动态栅格与隐马尔科夫模型前车换道意图识别

针对前车换道意图识别预测问题,提出基于动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型结合的识别预测方法,建立以自车车头中心点为零点的动态栅格地图描述前车的位置信息,基于语义分割的方法获取前方车辆的轮廓特征与车道线,并分析前方障碍车辆的相关运动状态信息。将动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型相结合,识别预测前车换道行为。利用可观测的前车行驶信息推测出其隐藏的换道行为,并提取NGSIM数据集的相关观测参数,训练验证识别预测模型,结果表明模型达到较好的识别预测效果。     

基于AVL的公共汽车到站信息服务系统设计

为了提高公交到站信息服务系统的可移植性、降低到站时间预测误差、增强到站时间信息服务的可获取性,对如何构建公共汽车到站信息服务系统进行设计。以标准化AVL数据输入为基础,阐述了4项关键技术：制定AVL数据采集内容标准;建立基于行程时间的到站时间预测算法;建立基于事件驱动的到站时间预测控制方法;提出电子站牌与手机相结合的联合信息发布模式。选取实际线路在计算机上实现上述设计成果,并对比分析事件驱动和时间驱动两种控制方法在降低预测误差方面的效果。结果证实,事件驱动控制方法对到站时间预测误差的改善效果比时间驱动控制方法显著。     

公交专用道停靠站车辆停靠特征分析

本文首先根据公交专用道停靠站的设置方式对停靠站进行了分类,然后对公交专用道车辆的停靠过程进行了微观分析,通过调查数据对车辆的到达间隔与停靠时间特征进行了分析.分析的结果表明:对于到达间隔的分布规律,公交专用道停靠站设置在交叉口上游或路段中央时,公交车辆的到达间隔服从指数分布,当停靠站设置在交叉口下游时,受到交叉口交通信号的影响,车辆的到达间隔不服从指数分布,认为车辆到站服从一般分布;对于停靠时间的分布规律,可以认为服从正态分布.本文研究的结论可以为进一步研究公交专用道停靠站通行能力提供依据.     

可超车条件下公交车站点延误估算模型研究

通过分解公交车在站点的等待过程,给出了公交车站点延误的分类和定义.运用排队论中的M/M/s模型,结合随机变量函数和幂级数等相关知识,基于平均排队时间、排队时间标准差和延误产生概率,采用理论推导的方法建立了公交车站点延误估算模型.该模型以公交车到达率、站点通行能力、泊位数和信号参数为解释变量.通过停靠站实地调查对模型进行了验证,表明所建模型可用于公交车站点延误的预测.     

基于运行图的快速公交系统运营组织研究

借鉴列车运行图的理念,对快速公交系统基于运行图的运营组织进行了研究。首先分析了快速公交系统基于运行图运营组织的系统构成和系统条件。然后设计了快速公交运行图的图解表示和编制流程,确定了运行图的主--素。最后,以济南BRT1号线为例,根据客流特征进行了高峰小时运行图的编制。结果表明,如果快速公交能够按图运营,能提高旅行速度、节约运用车辆,这为BRT的运营组织管理提出了新的思路,具有一定的指导意义。     

公交停靠站车辆延误的调查分析

对公交车在停靠站延误的多样性和复杂性问题进行归类与分析,对延误的类型与原因做了定义;介绍了站点延误的调查方法,在对调查数据处理的基础上,分析了调查对象的延误状态与特点,找出了延误的最主要的影响因素及其相互关系：提出了减少延误的方法和措施。     

快速公交中间站设施设计研究

在分析快速公交（BRT）与常规公交在车站设计方面区别的基础上,确定了各组成部分的设计要素：运用“排队论”对车辆停靠区的车辆泊位数量进行计算,分别给出直线式车站和港湾式车站的停车区域长度的确定方法;基于乘客的候车特性,建立了乘客候车区宽度的计算模型;根据客流量、使用能力、超高峰系数等参数对自动售检票机的配备台数及其设置位置进行了研究;并从实用性、人性化角度描述了屏蔽门、天桥、地道等附属设施的设计问题。     

上盖物业综合开发的公交站场公交功能评估

为缓解公交站场建设资金短缺、提高公交站场土地集约化利用,许多城市积极探索公交站场上盖物业综合开发j为合理确定上盖物业综合开发后的公交站场公交功能规模要求,确保上盖物业综合开发不影响公交站场应有的公交功能,首先阐述公交功能评估的必要性,然后提出公交站场背景客流需求规模和诱增客流需求规模的确定方法,从公交站场适应性、公交站场交通运营组织、周边路网承载力三个方面提出公交站场上盖物业开发公交功能评估方法。并提出相关建议,结合案例分析为公交站场上盖物业综合开发如何确保公交站场的公交功能提供了可行的方法和思路。     

到达车站的步行时间对老年人公交选择的影响

公共交通是老年人重要的出行方式，到达车站的步行时间是公交服务质量的重要组成部分. 以出发地到车站的步行时间表征车站可达性，基于陈述性偏好调查数据，利用随机系数Logit 模型研究步行时间对老年人公交选择行为的影响. 研究表明：随机系数Logit 模型比传统的多元Logit 模型具有更高的拟合度. 随机系数Logit 模型的效用函数中，车内时间系数为非随机变量，步行时间系数为随机变量；性别、年龄、是否拥有电动车、教育程度、月收入是否大于3 000 元、是否经常使用公交等个人统计学属性，以及老年人对身体状况的主观感知、老年人对体育活动的态度等心理因素，对老年人步行时间价值具有显著影响.