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本文提出了一个支持向量机进行初始行程时间预测并结合卡尔曼滤波算法进行动态调整的快速公交车行程时间综合预测模型.以快速公交车运行的GPS数据为基础,对北京市朝阳区快速公交2号线进行行程时间预测案例研究.利用该模型对其早高峰和上午平峰的两个不同时段的公交行程时间分别进行预测和对比分析,并通过与单一的卡尔曼滤波方法所得的预测结果进行比较.结果表明,该模型应用于快速公交行程时间预测具有更好的适用性,并且预测平峰时段的精度要高于高峰时段.     

基于PEMS技术的重型柴油客车排放实测与IVE模型预测对比分析

利用先进的尾气检测技术(PEMS)收集了重型柴油客车的逐秒排放数据,并分析了CO、HC、NOx、PM等排放物与机动车比功率(VSP)的关系,发现当VSP值小于O时,各污染物排放速率较小;当VSP值大于O时,随VSP值增大而显著提高.在此基础上,利用IVE模型对重型柴油客车的整体排放以及不同速度下排放进行预测,并将结果与实测值、国Ⅱ标准进行了对比分析.结果表明,车辆在低速行驶时污染物排放较为严重,进入中高速行驶状态后排放明显下降;相比拥堵多发的路段,IVE模型更适用于预测运行较为通畅的路段上的污染物排放.