公交到站时间预测研究现状与发展趋势

摘要：

实时的公交到站时间预测是智能公交的重要组成部分,准确的预测有利于帮助居民进行出行规划和减少等待时间.通过研究公交到站时间预测的原理和方法,系统总结了基于GPS、APC等数据的统计学方法和分析模型.对历史平均法、神经网络、卡尔曼滤波、支持向量机和基于概率的预测模型等几种典型方法的预测原理进行了介绍,从预测精度、实时性、计算复杂性等几个方面对模型的优缺点进行了比较.分析了公交到站时间预测发展趋势,提出了该领域需要进一步研究的问题.

关键词：智能交通、预测、神经网络、公交到站时间、GPS、卡尔曼滤波、支持向量机

所属期刊栏目：32

分类号：U491.1+7(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：重庆市科委攻关项目cstc2011ggB0177

在线出版日期：2014-10-14（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：57-61