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以公交车GPS数据为基础,建立了基于极限学习机方法的公交站点间行程时间预测模型.依据GPS数据在站点附近的特征表现,定义了公交车到站临界点,并分析了临界点处车辆的5种运行状态;提出了公交车到站时刻估算方法,进而得到公交车行程时间数据;通过分析公交车行程时间数据内在特征,确定了极限学习机模型关键参数及其纬度;最后,以长春市88路公交车GPS数据为基础进行了方法验证.结果表明,所用ELM方法预测误差约为11%,并与应用广泛的BP神经网络、RBF神经网络、SVM进行对比分析,发现ELM方法在满足精度前提下拥有更快训练速度与预测可靠性. 相似文献
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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时间, 预测精度优于现有方法, 在高峰时段预测误差小于9%, 在非高峰时段预测误差约为6%, 并对各种道路交通条件具有较好的适应性。 相似文献
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随着公交的大力发展,公交优化要从传统的调度方式向实时调度转变。这就要求公交客流预测要具备短时性和滚动性,即动态预测。现有的公交客流预测方法集中于长期客流数据的预测,缺乏时效,不适用于公交的实时调度。本文给出了一种对公交客流进行动态预测的简单方法。 相似文献
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本文指出了以出行距离为分界基础,以时间最省为准则的传统交通方式划分的缺点,提出基于广义出行成本的交通方式出行需求的经济学模型,分析了不同出行距离下出行者以广义成本最小化为准则的交通方式选择行为及由此决定的方式划分,总结了在交通规划四个阶段中交通需求管理(TDM)的具体措施,提出了优先发展公共交通在改善公交服务和调控交通方式的使用成本等有效途径,并对交通需求引导具体措施进行了灵敏度分析. 相似文献
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广州市公共交通一体化发展策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
居民出行的多样化,要求建设一体化的公共交通系统。首先介绍了城市交通一体化和公共交通一体化内涵,分析了广州市公共交通发展存在的问题,最后在此基础上提出了广州市公共交通一体化发展策略。公共交通一体化对于合理利用公共资源、有效调配运力运量、提高运输综合效率具有重大意义。 相似文献
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在改革推进中,上海在公交管理体制、运营机制、服务质量方面得到不断提升。随着上海城市社会、经济的快速发展,2010年上海世博会的召开以及居民出行要求的日益提高,上海市公交系统面临新的挑战,由此提出了进一步深化公交体制改革的要求。对于上海这一轮的公交体制改革,从改革的目的、改革的方式方法、改革的配套措施等方面提出了几点建议。 相似文献
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本文通过对北京市“公益性”公共交通发展模式及其特点的借鉴,探讨了长沙市当前在公共交通民营化过程中存在公交票价标准不一、公交企业内部存在“寻租”等一系列问题,并得出了应从加大财政扶持力度、提高公共责任意识、充分发挥社会监督作用等方面来完善长沙市公共交通的启示。 相似文献
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“一路一线”是近年来提出的一种公交布线新思路,目前还没有在实际中得以应用。为了验证“一路一线”公交布线方法的可行性,以佛山南海中心城区桂城为研究对象,运用仿真软件TransCAD建立起公交仿真系统。在对仿真对象公交线网现状进行仿真校验的基础上,再采用“一路一线”的公交布线方法重新设计其公交线网.进行仿真。为了评价“一路一线”公交布线方法的仿真效果,从设施水平和服务水平两个方面设定评价指标,分别对现状公交线网和采用“一路一线”方法布设的公交线网仿真的结果进行了比较、评价。该项研究对验证“一路一线”公交布线方法的可行性进行了有益探索,为城市公共交通的改善尤其是新兴城市公交线网的设计提供借鉴。 相似文献
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城市道路交通状况的预测,是实现未来路况查询、车辆动态导航等智能交通系统技术的关键。该文在分析浮动车数据的时间相关性的基础上,研究城市快速路的区间旅行时间短期预测算法。首先,采用统计方法和K-NN分类法相结合的新方法对缺失数据进行填充,并利用小波变换对每天的数据进行消噪处理;其次,在分别利用时间序列模型和人工神经网络模型对城市快速路区间旅行时间进行短期预测的基础上,通过模型组合获得预测值;最后,结合北京市区二环的一段快速路区间旅行时间的历史数据和实时数据,对该文所提出的快速路区间旅行时间短期预测算法进行了评价。结果显示,该算法的预测结果的平均绝对误差百分比控制在10.43%以内,具有良好的精度。 相似文献