【摘 要】
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随着经济的发展,城市交通拥堵加剧。公交优先发展方法作为解决交通拥堵问题的根本战略,却面临服务水平低,对乘客吸引度不够等劣势。在智能交通系统（Intelligent Traffic System,ITS）的背景下,常规公交的智能化信息化极大地提高了公交系统的可靠性和乘客的舒适度和出行效率,减少拥堵,降低污染排放。公交车行程时间是乘客们最关心的公交信息之一,它同时也是公交系统和交通大数据研究的热点问题
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随着经济的发展,城市交通拥堵加剧。公交优先发展方法作为解决交通拥堵问题的根本战略,却面临服务水平低,对乘客吸引度不够等劣势。在智能交通系统（Intelligent Traffic System,ITS）的背景下,常规公交的智能化信息化极大地提高了公交系统的可靠性和乘客的舒适度和出行效率,减少拥堵,降低污染排放。公交车行程时间是乘客们最关心的公交信息之一,它同时也是公交系统和交通大数据研究的热点问题,行程时间的准确提取和预测对于乘客和监管部门都有重大意义。本研究旨在发掘行程时间的变化规律,开发预测模型,从而帮助乘客规避不必要的等待,实现车辆的智能控制,推动公交优先战略的发展。首先对车载GPS数据进行预处理,根据站点和车载GPS的经纬度信息确定公交车的到达站点,然后根据速度和公交车运行规律等辅助信息确定公交车的到站时刻和离站时刻,并由此确定行程时间。接着从全程和区段两个维度出发,研究公交行程时间的变化特性,重点分析工作日和非工作日呈现规律的异同以及工作日和非工作日的相关性大小,按照统计学理论构造了波动系数并以此为标准探索了公交车行程时间的波动特性。在提取行程时间的波动系数和速度的基础上,采用FCM算法对行程时间数据按照提取的指标进行聚类,并将结果和常见聚类算法比较,结合实际经验,将交通状态分成饱和流,自由流和中间状态三类。接着提出一种基于ABC-ELM模型的单站行程时间预测方法,从高峰/平峰,工作日/非工作日,晴天/雨天,不同土地利用性质路段和模型运行时间五种场景将提出的ABC-ELM算法同常用的BP神经网络,SVM,ELM模型做对比验证。实验结果表明在高峰场景下,ABC-ELM算法相比其他算法,MAPE最多减少了7.93%,MAE最多减少了10.73s,RMSE最多减少了10.72s的误差;R~2达到0.87。在其他三种场景下ABC-ELM算法的误差也保持最优。在学习时长上,本文提出的ABC-ELM算法平均学习时长为110.7s,仅次于ELM模型（76.5s）,比BP算法（128s）和SVM算法（255.3s）分别减少了13.5%,56.6%,综合来看本文提出的ABC-ELM算法对单站行程时间预测鲁棒性强,精度较好。最后在单站行程时间预测模型的基础上,基于FCM聚类的结论,引入时间迭代因子t,构建了基于FCM-ABC-ELM的多站行程时间预测模型,比较了短距离和长距离两种场景下ABC-ELM和FCM-ABC-ELM模型用于多站预测的误差和适用情况。结果表明短距离情况下ABC-ELM算法和FCM-ABC-ELM算法两者的预测效果相近;长距离场景下,ABC-ELM算法的MAPE,MAE,RMSE,R~2分别为12.60%,18.91,22.39,0.88;FCM-ABC-ELM的为9.75%,12.57,15.03,0.92;ABC-ELM的总行程时间相对误差为9.71%,累积绝对误差为283.67s;FCM-ABC-ELM为5.30%和188.66s,新提出的FCM-ABC-ELM算法在长距离多站场景下预测效果更优。
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