基于非参数回归-粒子滤波模型的公交到站时间预测

为进一步提高公交到站时间的预测精度,提出了一种基于非参数回归-粒子滤波模型的组合预测方法。首先利用非参数回归预测方法,对公交站间速度顺序进行了预测。考虑到速度自身的时变特性,采用了扩展欧式距离作为度量相似度大小的准则来预测下一个站间速度,保证了速度曲线的相似性和模型的鲁棒性。然后利用采样-重要性重采样思想,构建了基于粒子滤波的公交车辆到站时间预测模型。最后以北京市区内3条典型公交线路为例,利用其工作日早高峰时段的历史运行数据检验模型的准确性。结果表明:(1)基于非参数回归方法预测得出的公交站间速度与实际值更为接近,预测精度显著优于加权平均法的预测结果;(2)基于非参数回归-粒子滤波算法得出的公交到站时间预测结果,线路平均绝对误差在1.5 min内,标准误差在3 min内,平均绝对百分误差均小于4%,预测精度也显著高于加权平均法-粒子滤波、非参数回归-卡尔曼滤波和加权平均法-卡尔曼滤波3种组合算法。模型的敏感度分析结果也进一步显示,预测误差会随着粒子数目的增加而逐渐趋于稳定状态,进而证明提出的方法能有效预测公交到站时间。