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时间:2019-01-07
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1、基于GPS轨迹数据的公交到站时间预测方法研究1弓I言(Intraduction)随着屮国城镇化进程的不断加快,大城市规模和人口不断扩大,城市居民的出行需求不断增长,交通拥堵、环境污染及过度能源消耗等负面效应日益突出,成为经济和社会协调发展的热点问题,大力发展公共交通不仅可以提升交通出行效率,而且可以减轻交通拥挤,减少环境污染,合理利用资源,促进社会公平,实现低碳绿色交通,但我国城市公共交通在准时性、便捷性等方面不能满足乘客的需求,导致公共交通吸引率长期偏低,因此积极开展公交到站时间预测方法的研究,已成为改善交通压力的重耍研究方向:向出行者提供公交到站时间信
2、息可以极大地提高公交服务满意度,从而提高公交出行率;向管理者提供公交到站时间信息可为公交线路及站点的调整提供依据,为智能公交系统的实时调度优化提供基础数据。2常见预测方法综述(Summaryofcommonpredictionmethods)根据预测方法不同,公交到站时间预测方法主要分为下四类:(1)基于时空变化规律的预测方法:根据公交行程时间在时间与空间上的变化规律,遵循已有的历史数据对车辆在未来时间里经过某一路段的行程时间进行预测,目前这种预测方法主要有时间序列法、卡尔曼滤波法口]、神经网络法⑵、支持向量机[3,4]等。(2)基于影响因素的预测方法:通
3、过建立公交行程时间与路段长度、天气情况、交通流量、岀行时间等因素之间的数学模型来进行公交到站时间预测,□前主要包括统计回归理论预测方法与数学模型预测方法[5-7]o(3)基于数据融合的预测方法:通过对多源检测器采集的数据进行综合处理,得到更全面准确的数捉,或结合多种预测方法的结果,提高预测精度、保证预测结果稳定性,目前数据融合方法主要有加权平均法、贝叶斯方法[8,9]、统计决策理论[10,11]>神经网络法[12]等。(4)混合模型预测方法:由于预测算法的各自特点,各种预测模型在展现良好预测性能的同时也存在固有缺点,所以近年来,公交到站时间预测研究朝着多种
4、方案相结合的混合预测模型方向发展。3基于GPS轨迹数据的公交到站时间预测(BusarrivaltimepredictionbasedonGPStrackdata)随着智1能公交系统的快速发展,基于GPS的自动定位系统、GIS技术、无线通信技术得到了更加广泛的使用,利用公交GPS轨迹数据进行数据挖掘,已经成为一种预测公交到站时间的新方法。3.1GPS数据处理与融合分析本文实验数据来源于广州市公交GPS数据,公交车在回传数据时,受到特殊地形、恶劣天气的影响,或是无线通信网络通信质量不佳,都会对回传数据的质量造成影响,所以在数据融合分析之前需要对数据进行预处理以
5、保障数据的精确性,从而避免对预测造成不必要的负面影响,主要采取两个步骤:(1)GPS数据清理,去除漂移点。轨迹数据的经纬度坐标是最重要的基础数据,但由于模块定位过程中受到大型建筑物的遮挡,以及其他事物的干扰,会出现很多漂移点而对于严重偏离所属线路的情况,会对预测精度造成重大影响,因此必须去除。本文通过叠加GPS轨迹点和公交线路图层,在地图上非常直观地表现出了车辆行驶轨迹偏离所属线路的程度,通过设置可变的阈值,控制轨迹数据中坐标的精度。(2)GPS数据丢失插值处理。由于城市中高楼耸立,GPS数据传输过程中会出现丢失的问题,造成GPS定位吋间间隔过久,直接影响
6、提取出交通数据的准确性。本文釆取插值处理的方法补充空白点,运用前后两个数据点的平均值作为插入数值。数据融合分析是将车辆GPS定位数据、公交车辆数据、公交线路数据、公交站点数据、公交线路站点关系、运营计划数据等进行融合,通过GPS空间信息和站点空间信息进行空间分析,结合融合后的数据获得公交车GPS的吋空轨迹数据。具体关联如图1所示。GPS空何们息公交站点空间位息图1融合数据各数据表之间的关联关系Fig.1Associationofsevendatasources乍辆GPS定位PK定位时间FK2S牟经纬JJ公交线路PK践路編码线路名称线胳竹向运背公司公交线路站
7、点关系PK編弓FKIVK2线路编码站点編码站点序兮公交乍辆PK乍辆編码刷卡终竭巧车収终端号▼仏背计划信息PK运营计划编号IJ、FKI运件H期线路编码乍辆城码发班博次公交站点PK殆点編码站点化称经度纬度V车辆进站岀站PK編号运件计划塢号线览编码乍辆編码站点城码经度纬度空何分析:缓冲.相交3.2公交车停站时刻获取为了获取更准确的公交车停站时刻,需要充分了解公交车运行规律:公交从始发站开往终点站,中途经过多个停靠站,公交车总是从站台的上游减速进入停靠站,然后在站内停靠片刻等待乘客上下车,然后起步加速离站,进入站台的下游路段。公交车经过每一个站台都要经历减速进站和
8、加速离站的过程。根据公交站点与公交车空间关系和时空分布特征,I一定
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