智能公交电子站牌显示时间预测方法研究

公共交通智能化调度系统是利用先进的技术手段，动态地获取实时公共交通信息，实现对公交车辆的实时监控和调度，这是公交调度的新模式。公交站点间运行时间预测是城市公共交通智能化调度最重要的工作。研究了基于智能化调度系统的公交电子站牌显示时间的预测理论、模型和方法，旨在为推进我国智能公交系统的快速发展奠定基础。     

基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究

分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建议。     

一种基于预测反馈的城市公共交通协调调度系统

建立一种基于预测反馈的城市公共交通协调调度系统,利用相关终端获取实时的客流数据,对各站点的运量需求进行预测,并对预测值进行计算处理,得到初步的班线调度策略,以群组为单位,对联系较为紧密的各班线的调度策略进行协调,得到各班线均能接受的优化的调度策略,从而使各站点、班线和城市整体的客运能力和适应性均达到较为理想的水平.     

站点客流对公交站点停留时间可靠性的影响

为了提高公交站点停留时间可靠性,从站点客流入手,通过理论分析公交站点停留时间的特性,采用概率测度的方法,建立了基于上车时间间隔、下车时间间隔和损失时间的公交站点停留时间可靠性模型。选取福州市典型公交站点作为实例,结合统计分析软件SPSS和PALISADE检验了指标间的不相关性,作为指标间相互独立的必要条件。运用统计分析方法定量分析了高峰时段和平峰时段站点客流对站点停留时间可靠性的影响程度。采用可靠性计算公式对各调查站点可靠性进行了计算。研究结果表明:站点客流的上车时间间隔、下车时间间隔和损失时间对公交站点停留时间可靠性有较大影响。     

An Approach on Station ID and Trade Record Match Based on GPS and IC Card Data

一票制(单次刷卡)公交线路IC卡数据中缺少乘客上车站点信息,为获得乘客上车站点信息,需要将IC卡交易数据与公交站点进行匹配.首先根据公交车辆GPS数据和公交IC卡数据分别推算站点间运行时间,建立匹配约束规则完成首次站点匹配,并求得公交车辆GPS系统与公交IC卡收费系统的时间平均偏差值,再将时间平均偏差嵌入数据匹配模型,利用禁忌搜索算法对其他未匹配的交易记录进行二次匹配.为作比较,数据试验还包括仅根据站点间运行时间对GPS和IC卡数据进行匹配,从而找到IC卡交易记录与公交站点对应关系.数据试验表明:在GPS数据较完整的条件下,该方法能够精确实现IC卡交易记录与上车站点的匹配,而对比试验方法的匹配精度为80％,低于本文所研究方法.     

BP神经网络在公交智能化调度中的应用研究

应用BP神经网络自动生成公交线网的调度方式,研究了公交线路上各站点的客流量统计和预测方法,将BP神经网络与城市公交系统紧密结合,确定了输入变量的构成、变量数据的获取,输入量和输出量的对应关系及实现从输入到输出的对应关系.应用BP神经网络算法确定智能化调度中变量转化,最终自动生成正班车、快车、区间车、准点控制和放车调度等5种调度方式,结果表明采用BP神经网络的结构和方法能够更好地反映城市公交调度层次与模式,是一种研究城市公共交通智能化调度的最有效方法.     

基于大数据的地铁客流预测与调度优化策略

随着技术进步和深化应用,大数据在客流预测和调度优化中的作用将更加凸显。本文研究了基于大数据的地铁客流预测与调度优化策略,分析了大数据在轨道交通中的应用现状,提出了实施中地铁客流预测与调度优化的挑战与困境,通过分析客流预测的大数据分析方法,提出了多项地铁调度优化策略,并从调度优化的目标与原则、基于大数据预测结果的调度优化策略、调度策略执行的技术支持与管理规范三个视角对相关策略进行归集和研究。最后,对数据安全与隐私保护的难题以及大数据技术的演进趋势与应用潜力进行了分析和预判。     

基于灰色理论的公交候车排队客流预测

通过对公交站点的候车排队客流调查分析,研究了站点排队客流的特征,针对候车排队客流周期波动的特征,采用灰色理论的研究方法对于候车排队客流进行预测,并在此基础上应用最小二乘法的非线性拟合的方式对于残差进行预测,最后将灰色理论预测结果与残差预测结果进行整合.通过实例,验证了改进后的灰色理论在公交候车排队客流预测方面的有效性和可行性,并且取得了比较好的预测结果.     

基于智汇卡的公交大数据挖掘研究

选取公交行业大数据,涉及公交交易数据、公交GPS数据、地铁交易数据等,对数据结构进行分析,利用Oracle数据库对源数据进行筛选、清理,利用R语言、Python对数据进行更加精细化的分类、融合,通过设计算法分别实现公交交易数据与GPS数据融合、公交交易数据与GPS数据的上车站点名称匹配。以南京37路公交为例,挖掘公交客流特征,包括总体客流特征,老年人、学生和残疾人等特殊人群的公交出行特征;挖掘公交客流的日客流分布、时客流分布和空间客流分布;挖掘公交的运行状态中的运行参数,把握公交运行状态的规律。为智能公共交通系统建设、政府决策、公众便捷出行、企业运营调度优化及数据验证提供数据支撑。     

公交客流信息采集技术研究

城市公共交通在我国城市交通中占有重要的地位,公交客流信息是公交调度管理及线网优化的基础。本文介绍了常用的公交客流信息采集方法,其中包括人工调查、公交IC卡、自动乘客计数等系统的技术实现方式及各自特点,提出了适于我国国情的公交客流信息采集技术的选用方法。