【摘 要】
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结合公交车辆行程时间预测的数据需要以及GPS数据特点,提出了一套关于GPS数据处理的方法,并运用编程实现了该方法.然后以公交线路GPS数据处理结果为依据,分早高峰、平峰、晚高峰三个时段对公交车辆站间行程时间特性进行分析.分析结果表明,不同时段的公交车辆行程时间变化规律不同,晚高峰公交车辆行程时间较其他两个时段更长.另外,对时段内公交车辆行程时间特性的研究发现,同一区段前后两次公交的行程时间也存在紧
【机 构】
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南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 北京市劳动保护科学研究所
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结合公交车辆行程时间预测的数据需要以及GPS数据特点,提出了一套关于GPS数据处理的方法,并运用编程实现了该方法.然后以公交线路GPS数据处理结果为依据,分早高峰、平峰、晚高峰三个时段对公交车辆站间行程时间特性进行分析.分析结果表明,不同时段的公交车辆行程时间变化规律不同,晚高峰公交车辆行程时间较其他两个时段更长.另外,对时段内公交车辆行程时间特性的研究发现,同一区段前后两次公交的行程时间也存在紧密联系.在此基础上,建立了基于卡尔曼滤波算法和基于时间序列的公交车辆站间行程时间预测模型.最后,通过实际案例对两种模型的预测效果进行对比分析,平均相对误差分别是0.105、0.153,表明在一定误差范围内,两种模型均能够较好的对公交车辆站间行程时间进行预测,且基于卡尔曼滤波算法的预测模型预测精度更高.
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