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公交站间行程时间具有明显的时段分布特征,且公交车辆是典型的时空过程对象,其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间,在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上提出其改进算法。通过大量公交GPS数据构造不同时段下具体线路站间行程时间的马尔科夫状态转移矩阵,并对站间行程时间进行状态推导,采用移动误差补偿法对马尔科夫预测值进行动态修正,改进原有的马尔科夫预测算法。以广州市BRT线路B1的实际运行数据对算法进行了验证,结果表明,移动误差补偿改进算法优于基本马尔科夫算法及 BP模型,同时该改进算法还具有实现过程较简单。 相似文献
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交通系统的本质目标是为了提高个体的可达性.已有的基于时空维的时空可达 性计算方法忽略交通模式选择的约束,以及对于出行时间没有确切的概念,因此,提出了 基于公交时空过程的城市时空可达性计算方法.该方法以特定的公交出行时空约束作为 效用函数,从历史公交时空过程中获取公交出行时间,对于出行时间的计算更具可操作 性;并且,其考虑特定的时空约束下个体参与活动的效用值,显得更加严谨.同时该方法将 特定的交通出行方式作为一种出行的时空约束,更加符合现实情况.最终,以广州市公交 系统为研究对象,运用该方法计算特定时空约束下个体出行的城市时空可达性.结果表明 该方法具有有效性和可操作性. 相似文献
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