本文主要研究内容
作者马林宏,陈廷伟,郝明,张雷（2019）在《多线路信息融合的公交车行程时间预测算法》一文中研究指出：针对公交车行程时间预测存在数据稀疏、数据缺失及更新间隔长等问题,提出了一种基于相似路段划分并融合多线路信息的卡尔曼滤波算法。该算法对每条路段的属性特征和空间结构特征进行归一化处理,利用属性特征和空间结构的相似性及POI(Point of Interest)对交通影响的变化动态地划分相似路段;然后融合相似路段与目标路段上的多条公交线路的数据信息,用相似路段的数据丰富实验数据;最后结合卡尔曼滤波算法动态性高、实时性强等特点建立模型,从而实现短时预测,并对信息进行修正。选取沈阳市162线路和299线路作为实验线路,各划取一段相似路段进行基础数据采集并进行实验。通过相似路段上的信息来推断数据稀疏或缺失路段的信息,能够缩短数据更新间隔并提高算法预测的实时性及精准性,尤其在早高峰时段,提出的算法模型的绝对平均百分误差达到13.2%,能达到实时查询的性能需求。
Abstract
zhen dui gong jiao che hang cheng shi jian yu ce cun zai shu ju xi shu 、shu ju que shi ji geng xin jian ge chang deng wen ti ,di chu le yi chong ji yu xiang shi lu duan hua fen bing rong ge duo xian lu xin xi de ka er man lv bo suan fa 。gai suan fa dui mei tiao lu duan de shu xing te zheng he kong jian jie gou te zheng jin hang gui yi hua chu li ,li yong shu xing te zheng he kong jian jie gou de xiang shi xing ji POI(Point of Interest)dui jiao tong ying xiang de bian hua dong tai de hua fen xiang shi lu duan ;ran hou rong ge xiang shi lu duan yu mu biao lu duan shang de duo tiao gong jiao xian lu de shu ju xin xi ,yong xiang shi lu duan de shu ju feng fu shi yan shu ju ;zui hou jie ge ka er man lv bo suan fa dong tai xing gao 、shi shi xing jiang deng te dian jian li mo xing ,cong er shi xian duan shi yu ce ,bing dui xin xi jin hang xiu zheng 。shua qu shen yang shi 162xian lu he 299xian lu zuo wei shi yan xian lu ,ge hua qu yi duan xiang shi lu duan jin hang ji chu shu ju cai ji bing jin hang shi yan 。tong guo xiang shi lu duan shang de xin xi lai tui duan shu ju xi shu huo que shi lu duan de xin xi ,neng gou su duan shu ju geng xin jian ge bing di gao suan fa yu ce de shi shi xing ji jing zhun xing ,you ji zai zao gao feng shi duan ,di chu de suan fa mo xing de jue dui ping jun bai fen wu cha da dao 13.2%,neng da dao shi shi cha xun de xing neng xu qiu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自计算机科学的马林宏,陈廷伟,郝明,张雷，发表于刊物计算机科学2019年11期论文，是一篇关于行程时间论文,相似路段论文,卡尔曼滤波论文,多线路信息论文,行程时间预测论文,计算机科学2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自计算机科学2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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