本文關(guān)鍵詞：基于GPS的公交浮動車到站時間預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 公交浮動車 GPS定位導(dǎo)航 GIS地圖匹配 支持向量機 數(shù)據(jù)融合

【摘要】：隨著席卷而來的信息化與智能化浪潮,公共智能交通技術(shù)成為解決城市交通問題的重要研究課題。而公交車到站時間預(yù)測作為智能公交必不可少的核心內(nèi)容之一,不僅可以為市民的出行提供極大的便捷,還可以為管理部門提供可靠的城市道路調(diào)度信息與城市規(guī)劃依據(jù),已成為改善交通壓力的重要研究方向。首先,本文討論了近年來交通運輸獲得的發(fā)展與所面臨的壓力,論述了發(fā)展城市公共智能交通對于環(huán)境、社會以及市民的現(xiàn)實意義,并以此證明公交車到站時間預(yù)測研究的必要性；同時對國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)方案進行了系統(tǒng)全面的研究,總結(jié)其研究成果并分析存在的不足之處,為本文技術(shù)方案的提出奠定了理論基礎(chǔ)。其次,對公交車到站時間預(yù)測中涉及的全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)與信息采集技術(shù)和地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System, GIS)地圖匹配技術(shù)也做了簡單介紹,綜合考慮研究路段的特性,提出了站點-站間路段式的點-線模型。對GPS數(shù)據(jù)進行存儲、修復(fù)與篩選等預(yù)處理工作,并利用站點經(jīng)緯度坐標(biāo)計算相鄰站點之間的路程距離,為本文技術(shù)方案提供了數(shù)據(jù)支持。隨后,針對目前公交車到站時間預(yù)測愈趨細(xì)節(jié)化、復(fù)雜化的現(xiàn)狀,本文提出基于站點延誤時間與站間行程時間的預(yù)測模型。站點延誤時間將公交車減速進站、候車等待與加速出站相結(jié)合,利用頻數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)融合技術(shù)對歷史GPS數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合來預(yù)測各個公交站點的延誤時間；站間行程時間綜合考慮公交車行程時間的各項影響因素,利用支持向量機將這些影響因素構(gòu)造成支持向量來進行靜態(tài)行程時間預(yù)測,同時不斷利用實時測試數(shù)據(jù)對靜態(tài)預(yù)測結(jié)果進行動態(tài)修正。最后,利用合肥市118路公交車對預(yù)測模型進行仿真測試,結(jié)果表明,基于頻數(shù)加權(quán)的站點延誤時間預(yù)測具備良好的預(yù)測性能,而基于靜態(tài)預(yù)測動態(tài)修正的站間行程時間預(yù)測要比單一的靜態(tài)預(yù)測與動態(tài)預(yù)測更加精確。
【關(guān)鍵詞】：公交浮動車 GPS定位導(dǎo)航 GIS地圖匹配 支持向量機 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P228.4;U495
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)15-16
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)及主要研究內(nèi)容16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 2 相關(guān)技術(shù)介紹17-23
• 2.1 公交浮動車交通信息系統(tǒng)17-18
• 2.2 GPS技術(shù)18-19
• 2.2.1 GPS系統(tǒng)概述18
• 2.2.2 GPS系統(tǒng)組成18-19
• 2.2.3 GPS系統(tǒng)定位原理與應(yīng)用19
• 2.3 GIS技術(shù)19-20
• 2.3.1 GIS系統(tǒng)概述19-20
• 2.3.2 GIS系統(tǒng)組成、分類及應(yīng)用20
• 2.4 地圖匹配技術(shù)20-21
• 2.4.1 電子地圖及其分類20-21
• 2.4.2 地圖匹配算法21
• 2.5 本章小結(jié)21-23
• 3 數(shù)據(jù)預(yù)處理23-27
• 3.1 數(shù)據(jù)來源與內(nèi)容23-25
• 3.2 異常數(shù)據(jù)刪除與修復(fù)25
• 3.3 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換與地圖匹配25-26
• 3.4 本章小結(jié)26-27
• 4 技術(shù)方案與預(yù)測模型27-41
• 4.1 預(yù)測模型概述27-29
• 4.2 支持向量機原理29-36
• 4.2.1 VC維與結(jié)構(gòu)風(fēng)險29-30
• 4.2.2 分類預(yù)測原理30-32
• 4.2.3 松弛變量與懲罰因子32-33
• 4.2.4 核函數(shù)33-34
• 4.2.5 SVM多類分類方法34-36
• 4.3 頻數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)融合技術(shù)36-39
• 4.3.1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述36-37
• 4.3.2 數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)與分類37-39
• 4.3.3 頻數(shù)加權(quán)數(shù)據(jù)融合39
• 4.4 本章小結(jié)39-41
• 5 實驗仿真與結(jié)果分析41-47
• 5.1 站點延誤時間預(yù)測41-43
• 5.2 站間行程時間預(yù)測43-46
• 5.3 本章小結(jié)46-47
• 6 結(jié)論47-48
• 參考文獻48-50
• 作者簡歷50-52
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集52

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本文編號：557889