近年來(lái),隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷加快,人們的出行需求越來(lái)越大,人均私家車保有量持續(xù)快速增長(zhǎng)。隨之而來(lái),交通擁堵加劇、空氣污染加重、交通事故頻發(fā)等由于城市道路交通而引發(fā)的社會(huì)問(wèn)題日益凸顯。針對(duì)這一問(wèn)題,鑒于城市公共交通具有載運(yùn)能力大、環(huán)境污染少、資源消耗低、集約高效、方便、快捷、安全等諸多優(yōu)點(diǎn),已被普遍認(rèn)為是解決我國(guó)城市交通問(wèn)題最有效的方法之一。其中,以信息化為基礎(chǔ),促進(jìn)乘客、車站設(shè)施、行駛車輛以及交通環(huán)境等多個(gè)相關(guān)要素之間進(jìn)行良性高效的互動(dòng),加快推動(dòng)智能公共交通系統(tǒng)的建設(shè),支持廣大乘客合理安排出行計(jì)劃是一個(gè)重要研究方向,而實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的公交車到站時(shí)間預(yù)報(bào)是智能公共交通系統(tǒng)建設(shè)的重要內(nèi)容之一,同時(shí)也是提升其服務(wù)質(zhì)量的重要體現(xiàn)�；谏鲜霰尘�,我國(guó)城市智能公共交通系統(tǒng)建設(shè)取得了快速發(fā)展。其中在公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)方面,一方面國(guó)內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究,形成了比較豐富的理論和實(shí)際應(yīng)用成果。另一方面部分城市通過(guò)在部分線路上試行公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)而取得了良好的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益,從而受到了大眾的廣泛歡迎。但是,就總體研究和實(shí)際應(yīng)用效果上來(lái)看,由于公交車行駛過(guò)程受到諸如天氣、站點(diǎn)分布、車輛狀態(tài)... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．?１．１?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏｕｔｅ?ｆｉｇｕｒｅ??－７－??

?基于ＳＶＲ和ＬＳＴＭ的公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)方法研宄???２．２．１回歸原理??ＳＶＲ的核心思想是利用內(nèi)積核函數(shù)將樣本數(shù)據(jù)通過(guò)非線性轉(zhuǎn)換由低維空間映射至??高維空間，然后在該高維空間中尋求一個(gè)滿足回歸要求的最優(yōu)超平面，使得該超平面既??保證精度又能使得到最近樣本的距離最小，如圖２．１所示。??Ｍ??，?ｖ?ｃｏｘ?＋?ｂ?＝?ｓ??ａｘ＋＇ｂ?＝?－ｅ?＾＋＊?＝?〇??圖２．１支持向量回歸機(jī)原理示意圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｓｕｐｐｏｒｔ?ｖｅｃｔｏｒ?ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ??既定一組訓(xùn)練樣本集為｛＾，，兄）｜／?＝?１，２．，．．．，／＾，尤，￡及；１＿，其中易為第／個(gè)，《維輸入向量，兄．??為對(duì)應(yīng)的輸出向量，》為訓(xùn)練樣本的數(shù)量。ＳＶＲ通過(guò)非線性函數(shù)０將所有樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)??應(yīng)地映射到多維空間中，然后在多維特征空間中對(duì)其進(jìn)行線性回歸�；貧w模型的作用則??是將訓(xùn)練集中的每個(gè)樣本點(diǎn)（ｘ，，：＞；，｝盡可能地進(jìn)行擬合在線性模型上。??對(duì)于回歸問(wèn)題，使用回歸函數(shù)分析支持向量回歸：??ｙ?＝?ｆ｛ｘ）?＝?（〇＜ｌ）（ｘ）＋ｂ?（２．?１）??其中；ｃ，＋?ｅ心，？為／？維權(quán)值向量；６為偏移項(xiàng)。??引入結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)：??Ｒｒｅｇ＝＼＼４＾Ｃ－Ｒｌ｛ｆ）?（２．２）??其中，｜｜４用于描述函數(shù)，／〇〇表示復(fù)雜程度，Ｃ表示懲罰系數(shù)。??不敏感損失函數(shù)ｆ表示為：??４，?°；?ｈ：７（＂４＞?＜２．３）??ｃ?［｜＞；／－／（＾＾）｜－＾?ｅｌｓｅ??其中，￡為不敏感損失函數(shù)剩余項(xiàng)；ｅ／Ｍ是函數(shù)不收斂時(shí)損失函數(shù)的表達(dá)式。??－１０－??

圖２．２?ＲＮＮ鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｃｈａｉｎ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ａｎ?ｕｎｒｏｌｌｅｄ?ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??：??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于SVM和Kalman濾波的公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)方法研究[D]. 宋爽.大連海事大學(xué) 2018
[4]公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型的研究[D]. 艾文文.青島大學(xué) 2017
[5]公交車輛到站時(shí)間預(yù)測(cè)方法研究[D]. 趙衍青.北京交通大學(xué) 2017
[6]基于靜態(tài)和動(dòng)態(tài)算法結(jié)合的公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)[D]. 彭俊偉.杭州電子科技大學(xué) 2016
[7]衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)故障模式分析與故障診斷研究[D]. 劉翔.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[8]公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型與實(shí)證研究[D]. 計(jì)曉昕.北京交通大學(xué) 2015
[9]公交到站時(shí)間預(yù)測(cè)及換乘機(jī)制的研究[D]. 謝玲.蘇州大學(xué) 2014
[10]無(wú)檢測(cè)器路口交通流量預(yù)測(cè)方法研究[D]. 易柳.湘潭大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3116034