一种动态和自适应公交到站时间预测方法

摘要：

公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通.以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模型,该模型引入上游路段速度、下游路段最新速度、下游路段最新花时、时间段和路况拥挤程度等动态信息作为模型特征.在此基础上,根据大量公交到站时间历史数据的波动性,提出了一个基于波动性的自适应预测模型.实验结果表明,自适应预测模型优于现有模型,提高了预测的精确度和效率.

关键词：公交到站时间、实时预测、动态预测、自适应模型、支持向量机、波动性统计

所属期刊栏目：42

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61070123;江苏省自然基金BK2011282;江苏省高校自然科学重大基础研究项目11KIJ520003

在线出版日期：2015-02-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：253-256,289