两种算法结合的公交到站时间预测

随着临港地区经济高速发展,人口规模与机动车拥有量急剧增加,公交优先战略对于缓解城市交通压力起着举足轻重的作用。在临港智能公交体系大背景下,尝试对公交到站时间进行算法分析研究,具体提供了一种结合非参数回归与卡尔曼滤波的公交车到站时间预测算法。通过非参数回归方法得到基于历史数据的公交车到站时间预测值,进而根据预测值和当前公交车实时运行结果的误差,通过不断更新最优到站时间估计和卡尔曼增益,实现对预测运行时间的修正。研究结果表明,基于非参数回归和卡尔曼滤波混合后的模型预测误差减小,预测效果良好。