基于GPS的公交車輛到站預測模型設計與應用.pdf

1、隨著城市現(xiàn)代化的快速發(fā)展，城市人口不斷增加，市民的生活范圍不斷擴大，城市公共交通問題逐漸成為國內(nèi)外關注的重大問題。近些年科技的不斷發(fā)展，使得智能公交系統(tǒng)正以其智能化服務公共交通的特性越來越受到政府和社會的廣泛重視。智能公交系統(tǒng)必將成為衡量未來城市發(fā)展狀況不可或缺的一項重要指標。而公交車輛到站時間預測作為智能公交系統(tǒng)中的重要組成部分，預測的精確程度也直接影響著智能公交系統(tǒng)的整體水平。
　　本文主要研究了以時間段、天氣、節(jié)假日為參考因

2、素的支持向量機與實時預測相結(jié)合的混合公交到站時間預測模型的分析設計與實現(xiàn)。首先對于本文依托的玉溪智能公交系統(tǒng)的特點、影響到站時間因素進行分析，同時對幾種常用的時間預測模型進行選型，選擇了具有自適應性，魯棒性以及小樣本預測的支持向量機模型(SVM)作為基礎預測模型，并確立了時間段、天氣、節(jié)假日為參考因素。又由于道路交通的復雜性大，單一的歷史數(shù)據(jù)預測，無法應對突發(fā)狀況。而本項目中利用GPS技術(shù)獲得的實時定位信息，RFID技術(shù)與GPS技術(shù)交互