基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型研究
基于GPS的公交车实时到站预测算法研究
基于GPS的公交车实时到站预测算法研究随着城市的快速发展和人口的增长，公共交通成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，在繁忙的城市交通中，公交车的到站时间却常常难以准确预测，给乘客的出行带来了不便。
因此，研究一种基于GPS的公交车实时到站预测算法显得尤为重要。
首先，我们需要了解GPS的工作原理。
GPS（Global Positioning System）基于卫星定位系统，通过接收卫星信号并计算其距离来确定位置。
当公交车搭载GPS设备时，它的位置信息可以准确地传输到后台服务器。
利用这些位置数据，我们可以推断公交车的行驶速度、行进距离等，从而预测其到站时间。
其次，为了设计一个有效的预测算法，我们需要考虑以下几个因素：1. 路线信息：每条公交线路都有特定的起始和终点，并沿途设有多个站点。
获取详细的路线信息对于预测公交车到站时间至关重要。
我们可以通过公交公司提供的线路数据以及公交车上的GPS监控设备来获取这些信息。
2. 实时数据收集：公交车上的GPS设备可以定时发送位置数据到后台服务器，我们需要及时地收集并处理这些数据。
借助大数据技术，我们可以迅速处理和分析GPS数据，从而实现实时的公交车到站预测。
3. 数据模型构建：将收集到的GPS数据和路线信息进行整合，我们需要构建一个合适的模型来预测公交车的到站时间。
常用的模型包括线性回归、支持向量机、神经网络等。
通过对历史数据的训练和模型优化，我们可以得到较为准确的预测结果。
4. 算法优化：除了选择合适的数据模型外，我们还可以通过算法优化来提高预测精度。
例如，使用时间序列分析方法，考虑到不同时间段的交通状况和乘客流量变化，从而更好地预测到站时间。
在实际应用中，基于GPS的公交车实时到站预测算法可以帮助乘客合理安排出行时间，减少等待时间和不确定性。
同时，公交公司也可以根据预测结果进行调度和优化，提高运营效率和服务质量。
但是，需要注意的是，基于GPS的公交车实时到站预测算法也存在一些挑战。
基于时间分段的公交车到站时间预测模型研究
１简介
随着 快 速 的城 市 化 发展 ， 道 路 交 通 的 超 负 载 问题 日趋 严 重 。 由 于交通拥塞和拥堵所带来 的社会经济效益的流失， 汽车尾 气污染环 境， 都不利于城市的发展。 公共交通被广泛认为是减少交通拥堵 ， 改 善城市环境的重要手段 。 当前 ， 城市公共交通信息系统引起人们的 高度关注 ， 其理论研 究、 系统设计和应用成为重要的研 究课题 。 在公交站点显示预报途径本站点的公交线路、 即将到达公交车 的距离和预计到达时间， 能帮助乘客进行公交路 线选择并制定合理 的出行计 划 。 这 是城市公共交通 信息服务系 统的一个重要体现方 面， 有利于引导乘客 出行 ， 提高 出行效率 ， 优化公共交通信息系统的 服务质量 。 基于 目前 已有 的信息服务系统 ， 最简单 的公交车到达时间预测 方法是用公交车到站点之 间的距离除以公交车的平均运行速度 ， 这 样算 出的到达 时间与实际到达 时间往往有很大的偏差 。 还有很多方 法被用于 公交车到站时 间的预测“ ， ， ， 如基于历 史数据 方法 ， 基于 有限状态 自动 机方 法 ， Ｋ ａ ｌ ｍａ ｎ 过滤方法 ， 神经 网络 方法 等等。 这些 方法都需要进行大量的数据运算 ， 在实 际中得到的预测结果也不是 很及 时。 所 以， 关于 公交车到 站时间预 测的方法需要进一步 的研究 和改进 。 影响公交车到达时间预 测的因素有很 多， 例如 红绿灯等待 、 十 字 路 口通 过 、 公 交 车在 站 点 滞 留时 间 、 路 况拥 塞 程 度 等 。 本 文 我们 提 取公交车到达 时间由以下４ 个组成部分 ： （ １ ） 公交车在当前路段的行 使时间 ； （ ２ ） 由排 队等待信号灯所产生的滞 留时间； （ ３ ） 公交车通过交 叉路 口的时间； （ ４ ） 公交车进站与出站之间 ， 由乘客上下车产生的站 点滞 留 时 间 。
公交车到站时间预测与优化方法研究
公交车到站时间预测与优化方法研究公交车作为城市重要的公共交通方式之一，在现代生活中发挥着重要作用。
然而，公交车的准时性一直是乘客们关注的焦点。
对于乘客来说，不确定的到站时间会引发不便和等待时间的浪费。
因此，研究公交车到站时间预测与优化方法非常重要。
公交车到站时间预测是一项复杂的任务，受到路况、交通拥堵、天气等多种因素的影响。
为了准确预测公交车的到站时间，研究人员采用了多种方法。
其中，基于历史数据的模型是常用的一种方法。
通过统计历史数据，包括车辆运行时间、到站时间和交通状况等，可以建立模型预测未来的到站时间。
此外，基于GPS定位的实时数据也被广泛应用于公交车到站时间预测。
通过分析公交车的GPS数据，可以实时监测车辆的位置和速度，从而更准确地预测到站时间。
除了预测公交车的到站时间，优化公交车运营也是提高准时性的关键。
针对这一问题，研究者提出了多种优化方法。
一个常见的方法是建立运营策略，包括行驶路线、车辆调度和发车间隔等方面。
通过合理安排路线和减少等待时间，可以最大程度地提高公交车准时性。
此外，一些研究还通过运用人工智能和大数据分析等技术，优化公交线路和进行动态调整，以进一步提高公交车的运营效率和准时性。
公交车到站时间预测与优化方法的研究不仅关乎大量乘客的出行体验，也对整个城市交通系统的运作效率有着重要的影响。
准确预测公交车的到站时间能够帮助乘客更好地规划出行，提高出行效率，减少等待时间。
而优化公交车的运营则能够减少交通拥堵，降低环境污染，提高城市交通的可持续性。
然而，公交车到站时间预测与优化仍面临着一些挑战。
首先，数据收集与处理是一个复杂的过程。
公交车的运行数据涉及到大量的信息，包括车辆位置、车速、乘客流量等。
如何高效地收集和处理这些数据，是需要解决的问题之一。
其次，公交车运营具有一定的不确定性，例如，交通拥堵、车辆故障等因素都可能影响到准确的到站时间。
因此，如何建立鲁棒性强的模型，能够应对各种不确定因素，是未来研究的重点。
基于机器学习的城市公交车到站时间预测研究
基于机器学习的城市公交车到站时间预测研究随着城市的发展和人口的增加，公交车成为了人们出行的重要工具。
然而，公交车的不准时常常成为乘客抱怨的焦点。
如何准确预测公交车的到站时间，成为了一个备受关注的问题。
近年来，随着机器学习技术的飞速发展，越来越多的研究者开始探索利用机器学习方法来预测公交车的到站时间。
在城市公交系统中，到站时间受到众多因素的影响，如道路交通状况、车辆速度、载客量等。
为了预测公交车的到站时间，研究人员通常会收集大量的数据，并使用机器学习算法进行分析和预测。
首先，为了收集数据，研究人员通常会在公交车上安装GPS定位设备，并使用传感器来收集车辆的速度和载客量等信息。
同时，还可以通过借助城市交通管理部门提供的实时交通数据，获取道路交通状况等相关信息。
这些数据可以帮助研究人员建立起一个完整的公交车到站时间预测模型。
接下来，研究人员需要对收集到的数据进行处理和分析。
他们通常会使用数据清洗和特征提取等方法对原始数据进行预处理。
通过清洗数据，可以去除掉异常值和噪声，提高数据的质量。
而特征提取则是将原始数据转化为更加适合机器学习算法处理的特征向量。
比如，可以提取出与到站时间相关的特征，如当前时间、公交车的位置、道路交通状况等等。
然后，研究人员可以根据处理后的数据，选择合适的机器学习算法来构建预测模型。
在公交车到站时间预测中，常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等等。
这些算法能够根据已有的数据，学习到一个函数，来对未知数据进行预测。
通过训练算法，可以建立起一个可靠的公交车到站时间预测模型。
当模型构建完成后，研究人员需要对模型进行评估和优化。
为了评估模型的准确性，可以将模型应用到一些实际数据中，并计算实际到站时间与预测到站时间之间的误差。
如果误差较大，研究人员需要进一步优化模型，调整模型参数或者改变算法等。
在完成模型评估和优化后，研究人员可以将预测模型实际应用到城市公交系统中。
通过实时监测公交车的位置和道路交通状况等数据，模型可以及时更新预测结果，并提供给乘客准确的到站时间信息。
基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型研究
基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型研究随着城市化进程的加快和人口数量的增加，城市交通拥堵问题日益凸显，尤其是公交车在交通系统中所占比重较大，公交车辆到站时间的准确预测对提高公共交通效率和减少交通拥堵具有重要意义。
传统的公交车辆到站时间预测方法主要基于历史数据和统计模型，难以适应城市道路的实时交通状况变化。
为了解决这一问题，研究者开始尝试基于前车数据进行公交车辆到站时间的动态预测。
前车数据指的是通过车载设备或者GPS定位系统获得的公交车实时运行数据，包括车辆的实时位置、速度、行驶路径等信息。
通过分析前车数据，可以实现对公交车辆运行状态的准确监测和预测。
基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型具有以下优势：首先，能够实时监测公交车辆的运行状态。
传统的预测方法主要依赖历史数据进行建模，难以反映实际交通状况的变化。
而基于前车数据的预测模型可以实时监测公交车辆的实时位置和速度，准确把握车辆的运行状态，从而更加精准地进行到站时间的预测。
其次，能够个性化定制预测模型。
传统的预测方法通常是基于平均行车速度和历史到站时间进行预测，无法考虑到不同车辆、不同路段的特点。
而基于前车数据的预测模型可以根据具体车辆的行驶特点进行个性化定制，实现更加精准的预测结果。
最后，能够提高公共交通的运行效率。
公交车辆到站时间的准确预测可以帮助乘客更好地安排出行时间，减少等车时间，提高乘坐体验。
同时，公交管理部门也可以根据预测结果及时调整线路和车辆的运行计划，提高公共交通系统的整体运行效率。
基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型的核心是建立合适的预测算法和模型。
在实际应用中，可以借鉴机器学习和数据挖掘的方法，利用大数据分析技术对前车数据进行处理和分析，构建预测模型。
常用的预测算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、随机森林（RF）等，可以根据具体情况选择合适的算法进行建模。
在未来的研究中，可以进一步探讨基于前车数据的动态公交车辆到站时间预测模型的优化方法和应用场景，尤其是结合其他信息源，如天气、道路状况等数据，构建更加精准的预测模型。
城市公共汽车出行时间预测模型的研究与应用
城市公共汽车出行时间预测模型的研究与应用城市公共汽车是人们日常出行的重要方式之一，而公共汽车的行驶时间对于乘客来说也是非常重要的。
预测公共汽车的行驶时间，可以帮助乘客合理安排出行时间，节省时间成本，提高出行效率。
因此，研究城市公共汽车出行时间预测模型是非常有必要的。
本文将探索城市公共汽车出行时间预测模型的研究和应用，让读者对这一领域有更为深刻的理解。
一、城市公共汽车出行时间预测模型的意义和目的城市公共汽车出行时间预测模型是一种对公共汽车行驶时间的预测方法，通过历史数据收集、分析和处理，得到每条公共汽车线路在不同时间段内的平均行驶时间，并根据外部环境变量来调整预测结果，以达到准确预测公共汽车行驶时间的目的。
公共汽车出行时间预测模型的意义在于，能够帮助乘客为自己的出行安排合理的时间，节省出行时间成本；同时，对于公共汽车运营者而言，准确的预测可以优化公共汽车运营的车辆调度、线路规划等方面，提高公共汽车的效率，提升运营成本效益。
二、城市公共汽车出行时间预测模型的相关技术城市公共汽车出行时间预测模型的研究需要统计学、机器学习、数据挖掘等交叉领域的知识。
其中，通过历史数据构建模型以及根据外部环境因素进行调整的技术是比较常用的方法。
这些技术包括以下几个步骤：1. 数据采集：获取公共汽车行驶时间的历史数据，包括时间、地点、车辆等信息。
2. 数据清洗：对数据进行预处理、缺失值填补等操作，使其符合模型训练的需求。
3. 特征工程：特征工程是指对采集到的数据进行特征抽取、特征选择或者特征生成等工作。
根据车辆行驶轨迹、路段拥堵情况，以及天气、时间等因素，将数据转化为具有预测意义的特征。
4. 模型构建：根据已经清洗处理好的数据和特征，通过统计学、机器学习等方法构建预测模型，并对模型进行调整和优化。
5. 模型应用：将模型应用到现实生产中，获取准确的公共汽车出行时间预测结果，并实现实时预测。
三、城市公共汽车出行时间预测模型的应用案例城市公共汽车出行时间预测模型目前已经逐渐广泛应用于各城市公共汽车公司中，例如：1. 北京公交集团：通过GPS监测和公交信息管理系统，采集了大量公共汽车行驶数据，并利用这些数据训练模型，实现公交到达时间的实时预测。
公交车的定位方式以及预测公交到站的数学模型
公交车的定位方式以及预测公交到站的数学模型随着城市快速发展，公共交通服务已经成为人们出行的重要方式之一。
为了提高公交出行的效率和便捷性，公交车的定位方式和到站预测成为当前公共交通系统中的重点研究方向。
本文将介绍公交车的定位方式以及预测公交到站的数学模型。
一、公交车定位方式公交车的定位方式是指确定公交车在道路中的位置，并且能够实时更新位置信息。
目前，常用的公交车定位方式主要有以下几种：1.卫星定位系统（GPS）GPS是一种广泛应用于各种交通领域的定位技术。
通过安装GPS接收机在车辆上，可以实时接收到卫星发出的信号，并计算出当前车辆的位置信息。
GPS定位方式准确性高、实时性好，因此被广泛应用于公交车的定位。
2.基站定位基站定位方式主要用于没有GPS信号时的公交车定位。
当公交车进入固定的信号范围内时，基站可以通过接收到公交车的无线信号来确定其位置。
由于基站信号覆盖范围有限，因此基站定位方式的定位精度相对较低。
3.惯性导航定位惯性导航定位是一种基于车辆自身传感器测量实现的定位方式。
它通过测量车辆的加速度、角速度等参数来推算车辆的位置。
惯性导航定位方式的精度较高，但需要进行定位误差补偿以保证定位的准确性。
对于公交车的到站预测，通常采集公交车的历史到站记录建立数学模型。
常用的到站预测数学模型主要有以下几种：1.基于历史数据的统计模型基于历史数据的统计模型是一种简单有效的到站预测方法。
通过统计历史数据中相同时间段内到站的概率来预测当前公交车是否将到站。
这种方法能够准确预测到站时间，但受到历史数据的限制，预测精度可能受到影响。
2.基于时间序列的预测模型时间序列模型是一种常见的预测模型，通过对历史数据进行分析，建立公交车到站时间的时间序列模型。
预测时，根据时间序列模型来预测当前时间下一次到站的时间。
这种方法能够较为准确地预测到站时间，但需要大量的历史数据作为基础，还需要不断调整模型参数才能保持预测精度。
机器学习是一种利用算法从数据中自动学习和开发模型的技术。
公交车的定位方式以及预测公交到站的数学模型
公交车的定位方式以及预测公交到站的数学模型公交车是城市交通运输中不可或缺的一部分，它承载着数以万计的乘客，为城市的居民提供着便捷的出行方式。
公交车的运行过程中经常会出现乘客等待时间过长或者发生拥挤的情况，因此如何提高公交车的运行效率，减少乘客的等待时间成为了一个亟待解决的问题。
而公交车的定位以及预测到站时间，则成为了提高公交运行效率的重要环节。
在本文中，我们将探讨公交车的定位方式以及如何通过数学模型来预测公交车到站的时间，希望可以为城市公交运营提供一些参考和帮助。
一、公交车的定位方式1. 卫星定位系统目前，许多城市的公交车都配备了卫星定位系统，通过卫星信号和地面基站的相互作用，公交车可以精确定位自己的位置，并将这些信息传递给调度中心。
调度中心可以实时监控公交车的位置，并对其进行调度和管理，以便提供更加高效的服务。
2. 区域定位系统除了卫星定位系统外，一些城市还采用了区域定位系统来帮助公交车进行定位。
这种系统通过在城市的各个关键位置安装定位设备，公交车可以通过这些设备获取自己的位置信息。
虽然这种方式相对于卫星定位系统来说精度可能稍低，但是在一些城市环境复杂的地区，卫星信号可能会受到阻碍而影响定位效果，因此区域定位系统也有着一定的优势。
二、预测公交到站的数学模型公交到站时间的预测是一个复杂且受多种因素影响的问题，但通过一些数学模型的建立与应用，我们可以对公交到站时间进行一定程度的预测，从而提高公交的运行效率。
下面我们将介绍一些常用的数学模型以及其在公交到站时间预测中的应用。
2. 时间序列模型时间序列模型是一种专门用于处理时间序列数据的数学模型，它可以通过对以往的数据进行分析和建模来对未来的趋势进行预测。
在公交到站时间的预测中，时间序列模型可以利用历史车辆运行数据、天气状况、交通流量等因素来建立一个公交到站时间的预测模型。
通过分析这些时间序列数据的规律，可以较为准确地预测公交到站时间，从而提高公交车的运行效率。
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（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｒｎ ｐ ｒ ｔ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｔ ｎ ｊＵｎｖ ｒｉ ，Ｓ ａ ｇ ￣ ２ １０ ， ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ａ ｓ ｏｔ ｉ ｇｎ ｅｉ ， ｏ ｇｉ ｉｅｓｙ ｈ ｎ ｈ ０ ４ Ｃ ｉａ ｏＴ ａｏ Ｅ ｎ ｔ ８
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是动态变化的，因此仅考虑这些 因素不能够较为准确地
预 测公 交 车辆 在 下 一 个路 段 的 运行 状 况 。我 国各城 市 的 很 多 公交 线 路发 车 间隔 较短 ，当满 足 该 条件 时 ，可用 前 车 在某 路 段 的运 行 状 况来 近 似 反映 当前 公 交车 辆 驶入 该 路 段时的 交通状 况 。
归分析方法难以全面考虑各种影响因素 ，并且有的影响
因素无 法量化 ，影 响 了预 测精 度 。 Ｓ ａ ｂ 和 Ｆｒａ 提 出 了基于 Ｋ ｌ ａ ｈｌ ｙ ａ ａ ｎ ｈ ａ ｎ滤波 方 法 的 公 ｍ 交 车 辆行 程 时 间预 测 模 型 ，并 使 用来 自多 伦 多城 区 公 交 Ｇ Ｓ数据 来 进行 分析 预 测 ，Ｋ ｌ ｎ滤波 器 模型 利用 不 断 Ｐ ａ ｍａ 逼 近 的 方式 获 得 较高 的预 测精 度 ，尤 其 在 提前 一 步 预 测 行 程 时 间 时 ，该 模 型具 有 良好 的预 测性 能 。但 是 ，其 能 力却 随 步 骤 的增 加而 不断 衰 退 。于 滨 ，杨 忠振 等 提 出 了
有 待于 进 一 步 研 究。 在下 一 步 的 研 究工 作 中，将 重 点 完 善 模 型的 建 立 ，充 分 考虑 其 他 潜 在 因素 对 列车 停 站 时 间
的 影 响 ，从而 减 少 其 误 差 ；此 外 ，对 模 型 的适 用 性 做 进
一
０ 引 言
动 态 公 交车 辆 到 站 时 间实 时 预测 是 智 能 运输 系统 的 于 提 高 公 交服 务 质 量 ，从 而提 高 公交 的 吸 引力 ，对 于 解 决 我 国 日趋 严重 的城 市交通 拥堵 问题具 有 重要意 义 。 国 内外 学者 在 公 交 到 站时 间实 时预 测 方 面 做 了大 量 研 究 ，提 出 了许 多 方法 。Ｌｎ和 Ｚ ｎ 提 出 了基 于 历 史数 ｉ ｅｇ 据 的预 测模 型 ，利 用 Ｇ Ｓ 位 数据 、公交 时 刻表 、时刻 Ｐ 定 表 匹配度 等信 息预 测 公 交车 辆 到 站时 间。该 类 模 型 以大 量 的 历史 数 据 为基 础 ，对 数 据 采集 工 作 要 求较 高 ，当道 路交 通情 况突 变大 时 ，预 测效 果不理 想 。 Ａ ｇｌ ｎ ｅ等提 出了非线 性时 间序 列模 型来 预测 高速 公路 上 的 公交 车辆 行 程 时 间 。但 时 间序 列 模 型预 测 精 度取 决 于 当前 交 通 状 况与 历 史 交通 状 况 的相 似 程 度 ，较 大 的 历 史均 值偏 差将大 大 降低预 测精 度 。 周 雪梅 ，杨晓 光 等 将 相邻 的 两 个 公 交站 点 的 行程 时 间作 为一 个 单 元 ，提 出 了线 性 回 归模 型 来预 测 公 交 车辆 到 站 时 间 。但 公交 车 辆 到站 时 间 受 多种 因素影 响 ，用 回
收稿 日期 ：２ １—１— ２ ０ １ ０ １ 基金 项 目 ：国 家 自然科 学基金 资助 项 目 （０７０ ； ６ ９４ ９ ） ５
作者 简介 ：周 雪梅 （９ ８ ） １６一 ，吉林人 ，同济 大学副教 授 ，博 士 ，
主要 研 究方 向 ：交通运 输规 划 与管理 。
Ｃｏｎ ｕｔ ｃ ｄ Ｔｈ ｉ ｙＴｅ ｈｎ ｌ ｙＳｔａｅ ｙ Ｃｅ ｔｅ， ｓ ｌａ ｙＬｔ ， ｅＲａｌ ｎ ｗａ ｃ ｏｏｇ ｒ ｔｇ ｎｒ Ｉ ｅ ｉｌ ｍｐ ｒａ Ｃｏｌ ｇ ， ０ ：５ — ２６ ｌ ｅ ２ ０５ ２１５ ． ｅ
该 模 型 基于 Ｋ ｌ ａ 滤 波 的 动态 算 法 ，依据 Ｓ Ｍ 预 测 的 ａ ｎ ｍ Ｖ 结 果 和 车 辆运 行 的 实 时信 息 ，动 态 预测 公交 车辆 到 站 时 间 ，具 有更 高 的精 度 。 以往 的 研 究在 计 算 路 段行 程 时 间时 考 虑 了 公交 车 辆 的路 段 平 均速 度 、瞬 时速 度 等 因素 ，由于 道 路 交通 状 况
步 的验 证 ，从 而 提 高 模型 的可 靠性 ，为 编制 合理 高 效 重 要 组 成部 分 ，可靠 的 公 交车 辆 到 站时 间实 时预 测 有 助
的地 铁运 行 图提供 依据 。
参考文献 ：
［１ Ｋｒｆ， Ｈ． ａｙｉ ｏ ｅＰ ｓｅ ｇ ｒ ｈｃｅＩｔｒａｅｏ １ ａｔＷ． Ａｎ Ａｎ ｌｓｓ ｆ ｈ ａ ｓｎ ｅ ｉｌ ｎｅｆｃ ｆ ｔ Ｖｅ
［】 韩 宇 ，韩 宝 明 ，李 得伟 ． ８ 地铁 站乘 客上 下车 效率 因素影 响 分 析 【 ． 市轨 道交 通 ，２０ （）４—６ Ｊ 城 ］ ０ ７７：３４ ．
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Ｓｔｅ ｔＴ ａ ｓｔＳ ｔｍｓｗｉｈＡｐ ｌｃ ｔｏ ｏＤ ｅ ｉｎ ｒｅ ｒ ｎ ｉ ｙｓｅ ｔ ｐｉ ａｉｎｓｔ ｓｇ
Ｏｐｉ ｚｔ ｎ Ｄ】 Ｎｅ ｅｓｙ Ｎｅ Ｊ ｒｅ ｓｉ ｔ ｆ ｔ ａｉ ［ ． ｗ Ｊｒｅ ： ｗ ｅｓｙＩ ｔｕｅｏ ｍｉ ｏ ｎ ｔ
Ｔｅ ｈ ｌｇｙ １ ７ ｃ ｎｏｏ ， ９ ５：１ ５— ９ ９ １ ９．
基 于 Ｓ Ｍ 和 Ｋａ ｎ滤波 的公 交车辆 到站 时 间预 测模 型 ， Ｖ ｌ ｍａ
２ ８ Ｐｕ ｌ － ａ ｓ ｏｔｔ ｎ Ｓ ｒ ｉｅａ ｄＯｐ ｒｔ ｎ － ｌｎ ｉｇ ｌ ０ ５ Ｊ ｂｉ Ｔｒｎ ｐ ｒ ｉ － ｅｖｃ — － ｅａｉ ｓＰａ ｎｎ Ｆａｌ ０３ ｃ ａｏ ｎ ｏ ２ ／ ６３ Ｄ９ １ ＦＢＣ一 ２ ９４ １Ａ４ Ｄ一 ＤＢ２ ３ Ｅ９ ／／３ ９ ７ —Ｆ３ － ６ ８ Ｅ０ ７ Ｅ４０ａ
用于预测公交车辆在信号控制交叉 口的延误。用上海市 ５ ８路公交车的 ＯＳ Ｐ 数据对预测模型进行了验证 ，
结果表 明预测模型具有较高的预测精度，能够较为准确地预测公交车辆到站时间。 关键词 ：公共交通 ；ＧＳ Ｐ 数据 ；到站 时间预测 中图分类号 ：Ｕ ９ ４５ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ ４０２ １）２ ０ ２０ ６ １ ０ （０ １— ５ —５ ３ １ ０
［］ Ｎｏｒ ， ＆ ＩＧｏｄ ｎＬｎ ＆ Ｎ． ｉ ｏ ． ３ ｒｉ Ｅ ｓ ． ｒｏ ．ｉ， Ｗ ｌ ｎ Ｄｗｅｌｉ ｓ ｌｔ ｍｅ
ｒｌｔ ｎｈｐ ｒ ｉｈ ｉｓｓｅ ［ ． ｒｎｐ ｒ ｔ ｎＲ ｓａｃ ｅａｉ ｓｉｓ ｏ ｇ ｔａｌ ｙｔｍｓＪ Ｔ ａ ｓｏｔ ｉ ｅ ｅ ｈ ｏ ｆ ｌ ｒ 】 ａｏ ｒ
息 ，２０ ， （）１１１７ ０ ８８４：０ — ． ０
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十本 文 系 “ ０ １ 上 海 市 交通 运 输 工 程 学 科研 究生 学术 论 坛 ” ２１年
推 荐论 文 。
［］ Ｒ ｄｉｏ Ｅ Ｐａｆｒ ｈ ｉｈ， ｏ ｒ ｄｈａ ｄｆ ｅｃ ｌ ｃｉｎｏ ７ ｏ ｒ ， ｌｔ ｍ ｅｇ ｔｄ ｏ ｔ ｎ ｏｌ ｔ ｎ ｇ ｏ ｗｉ ｒ ａ ｅ ｏ ｐ ｂｉｔ ｓｏｔ ｗ ｌｔ ： ｂ ｒｔｒ ｕ ｙ［Ｂ Ｏ ］［ １０ １］ ｕ ｌ ａ ｐ ｒｄ ｅｌ ｍｅａｌ ｏａｏｙｓ ｄ Ｅ ／ Ｌ ．２ １８０． ｃｒ ｎ ｉ ａ ｔ ０
Ｒｅ ｏｒ ｃ ｄ，１ ９２ ２ — ９ ９ ： ８７ ２ ５．
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