RBF神经网络在公交行程时间预测中的应用

为提高公交行程时间预测结果准确度、减少预测过程花费时间,提出基于RBF神经网络公交行程时间预测模型。综合分析公交车辆行程时间动静态影响因素后,将网络变量输入模型对行程时间进行预测,以重庆市462公交线路为例,对模型进行验证,对比BP网络预测结果,表明RBF模型在速度和精确度上优于BP网络,具有一定实际应用价值。     

基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型研究

在以往研究成果基础上,基于采集获取的实时车辆定位信息,提出了一种基于前车的公交车辆到站时间动态预测模型。在建立路段行程时间计算模型时考虑了前车的平均瞬时速度,在计算站点区域停留时间时建立了基于前车的预测模型,提出了一种参数容易获取、便于实际计算的模型,用于预测公交车辆在信号控制交叉口的延误。用上海市58路公交车的GPS数据对预测模型进行了验证,结果表明预测模型具有较高的预测精度,能够较为准确地预测公交车辆到站时间。     

基于神经网络的公交车辆行程时间预测模型研究

城市公交丰辆行程时间预测是公共交通信息服务和运营调度的重要内容,要求较高的实时性和准确性。本文以智能交通运输系统为背景,通过分析公交车辆的行驶特性,基于改进的神经网络模型,建立了公交车辆动态行程时间预测模型,并对比了三种不同输入变量方案的神经网络预测模型,表明该模型具有良好的适用性。此外,将该方法与卡尔曼滤波法的行程时间预测模型进行比较,结果表明,基于神经网络的动态行程时间预测模型精确度较高。     

移动平均法在公交运行时间预测中的应用

运用概率论与数理统计中的移动平均法,本文对公交车运行时间问题进行了研究。利用移动平均法的基本原理和检验方法,结合采集到的长春市公交306路的运行时间数据进行了实证研究,结果表明该方法可以用于公交车运行时间的预测。     

基于极限学习机的公交行程时间预测方法

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.     

公交浮动车辆到站时间实时预测模型

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。     

动态公交客流预测方法研究

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。     

河谷型城市公交线网特征与规划

本文针对我国河谷型城市在现有公交线网规划中存在的诸多问题,从河谷型城市的定义与特征入手,分析了河谷型城市公交线网的特征和存在的问题,就河谷型城市公交起讫点和换乘枢纽的设置进行了研究,阐述了几种相应的布局模式各自的优缺点及适应条件。通过对河谷型城市所具备特点的综合分析,并结合现有的交通方式,提出了适合我国河谷型城市公共交通发展的规划模式,从多方面对河谷型城市公共交通规划提出了改进意见,对河谷型城市公交线网规划具有一定的指导作用。     

基于城市交通方式需求引导的公共交通优化

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.     

城市多模式公交网络出行时间可靠性模型研究

随着城市的发展,快速轨道交通和快速公交系统逐渐融入到常规公交系统中,构成了复杂的多模式公交网络,在此公交网络环境下乘客公交出行时间的稳定可靠程度直接影响到公交系统的服务性能,因此,本文以常规公交和地铁组成的典型多模式公交网络为研究对象,利用状态增广技术,建立了换乘约束条件下的出行时间可靠性模型,从而为评价和改善多模式公交网络服务性能提供决策支持。     

广州市公共交通一体化发展策略研究

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。     

关于上海公交体制改革的几点建议

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。     

北京市公共交通发展模式对长沙市的启示

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。     

基于TransCAD的"一路一线"公交布线方法仿真研究

“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。     

杭州公交信息化建设现状分析

经过多年的信息化建设,杭州公交拥有了种类繁多、功能各异的信息化系统.本文通过对现有的信息化系统进行分类,梳理他们之间的关系,找出薄弱环节,提出今后发展的方向.近几年,为了应对新形势的变化,杭州公交加大了信息化建设力度,不仅对原有系统进行了升级改造,还打造了自己的大数据平台,并以此实现了智能化调度.同时多方面考虑公众需求...     

城市快速路区间旅行时间短期预测新算法

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。