城市公交車輛到站時間預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展，我國城市人口不斷增加，人均汽車擁有量不斷提高，與之帶來的是城市機動車保有量持續(xù)增長。然而現(xiàn)有的交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)速度和規(guī)模不能滿足日益增長的城市交通的需要，供需矛盾突出，使得城市的交通日益擁堵。要解決城市交通問題，需要發(fā)展城市公共交通?，F(xiàn)階段，在很多中小城市，常規(guī)公共汽車是公共交通的主要組成部分。常規(guī)公共汽車是覆蓋面最廣、運行線路最多、乘車費用最低的一種解決城市居民出行的最好方式。然而現(xiàn)階段在很多中小城市，常規(guī)公

2、交的出行比例不高，公交對居民出行的吸引力較低。究其原因主要是由于常規(guī)公交車到站時間不確定，準(zhǔn)時性較差，乘客需要等待未知的時間，需要時刻關(guān)注到站的車輛信息，公交信息發(fā)布較落后，出現(xiàn)“伸脖子”等公交的情況。乘客容易出現(xiàn)焦急的等待情緒，或者直接改換其他交通方式出行。因此，準(zhǔn)確實時的公交車到站時間預(yù)測可以提高中小城市居民公交出行的比例，提高乘客乘車的滿意度，提高城市公交的服務(wù)水平，對解決交通問題具有重要意義。
　　本文首先分析公交車到站時

3、間的運行特性及影響因素，把城市公交車輛到站時間分為三部分，分別為路段行駛時間、站點?？繒r間、交叉口延誤時間。針對這三部分的運行特性和影響因素進行分析，選取公交車到站時間預(yù)測的因素。針對公交車運行產(chǎn)生的GPS數(shù)據(jù)，設(shè)計數(shù)據(jù)處理的算法和公交車線性匹配的算法研究，得到公交車運行數(shù)據(jù)。通過對國內(nèi)外常用的幾種公交車到站時間預(yù)測理論進行分析研究，為本文建立的模型奠定了理論基礎(chǔ)。
　　本文模型的提出，首先是在獲得一定量的公交車到站時間分析和數(shù)據(jù)

4、的基礎(chǔ)上，利用公交車輛車載GPS歷史信息和實時的信息，對其進行處理，進而獲取公交車運行的歷史到站時間和實時的運行速度及車輛位置等信息；第二步在分析公交車運行特性的基礎(chǔ)上，建立公交車在路段上的運行時間、站點?？繒r間、交叉口延誤時間的時間模型；第三步利用卡爾曼濾波在短期預(yù)測中高精確性的優(yōu)點，將其用于公交車下一站到站時間的預(yù)測，基于前期的工作建立基于公交車GPS信息的到站時間實時預(yù)測模型；最后把公交車到達上一站的實時時間和預(yù)測時間等信息作為卡

5、爾曼濾波的輸入，利用卡爾曼濾波遞推方程預(yù)測公交車到站時間，從而建立基于卡爾曼濾波的動態(tài)實時的公交車到站時間預(yù)測模型。
　　為驗證所提模型，本文選用了南昌市三條各具代表性的公交線路進行模型的實例驗證。通過采集南昌51路、220路、521路的公交車運行十一天產(chǎn)生的GPS數(shù)據(jù)，以及對這三條線路的公交車實際運行時各站點到發(fā)時間，進行的跟車采集數(shù)據(jù)。對獲取的GPS數(shù)據(jù)按照本文介紹的方法進行處理，得到公交車運行的時間信息、速度信息、位置信息等

6、。采集實例對本文所建的公交車到站時間預(yù)測模型進行驗證，采用平均絕對誤差和平均絕對誤差百分比作為誤差分析的指標(biāo)。通過對模型預(yù)測結(jié)果和實際數(shù)值的對比分析，利用誤差評價指標(biāo)來評價得到的結(jié)果，得出結(jié)論：在這三條不同特征的線路上，公交車到站時間預(yù)測，不論高峰期還是非高峰期都有比較準(zhǔn)確的預(yù)測效果，預(yù)測的精確性都達到90%以上。因此本文所建的預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精確性和適用性，模型運行更簡單，實時性效果更好，可以用于城市公交車的到站時間預(yù)測。對本文