公交车行程时间预测模型

公交车行程时间预测模型摘要：随着城市道路交通面临着巨大的压力，交通问题已成为制约着城市经济发展的重要因素。公交车辆的按时乘坐成为了乘客最为关注的信息之一，而公交车行程时间预测这项技术应用对提高公交吸引力、提升乘客的满意度具有重要的意义，因此，本文以公交车运行时间预测为出发点，对其预测算法进行深入分析，以求探讨和研究更加精准的预测手段和方式。从技术的可行性和现实可行性的角度对公交到站时间预测技术进行了分析，总结现有预测算法的不同之处后，提出了将算法根据车辆运行的不同状态进行预测的方法，即为路段运行时间和车站服务时间两部分。本文在以公交车站调研基础之上，将影响预测结果的各种因素进行归类并且分布统计，提出了以支持向量机为基础、通过车辆实时车速而进行修正的路段运行时间预测模型，和以停车延误为基础进行的车站服务时间预测算法。本文的最后，选取了乌鲁木齐市个别公交车作为研究，利用调查数据对其车辆到站进行预测模型的验证，并和实际运行状况进行对比分析，验证了这些方法具有较高的正确性和可靠性。关键词：智能公交；支持向量机；运行时间延误分析；预测结果分析1ResearchonthePredictingModelofBusTravelTimeAbstract:Astheurbanroadtrafficfacedwithtremendouspressure,trafficissueshavebecomeimportantfactorsofrestrictingthedevelopmentoftheurbaneconomy.Busrideaspassengerswereamongthemostconcernedabouttheinformationinatimelymanner,andbustraveltimepredictiontechnologyappliedtoimprovethepublictransportattractive,improvepassengersatisfactionisofgreatsignificance,therefore,toforecastbusrunningtimeasthestartingpointofthisarticle,itsin-depthanalysisofpredictionalgorithmsinordertoexploreandstudythemoreaccuratemeansofpredictingandways.Fromtheperspectiveoftechnicalfeasibilityandpracticalfeasibilityofbusarrivaltimepredictiontechniquefortheanalysis,aftersumminguptheavailablepredictionalgorithmsdiffer,proposedaalgorithmbasedmethodforpredictionofvehicleoperationindifferentconditions,isthelinkruntimeandservicetothetwopartsofthestation.Thisarticleisbasedontheinvestigationofthebusstation,factorsinfluencingthepredictionsforthecollationanddistributionofstatistics,presentedbasedonsupportvectormachine,Keywords:Intelligentbusinformationsystem；SVM；Runningtimedelayanalysis；Predictionresultanalysis21绪论1．1研究背景伴随着社会经济的快速发展和城镇化进程加快，我市的机动车拥有量和城市道路交通量急剧增多；与之相适应，道路基础设施建设水平也是突飞猛进。但是，很明显后者的增长速度远远无法满足前者，同时我市的道路交通秩序管理上也存在一些问题，综合导致了道路交通的供需紧张，进而造成了城市中普遍存在的交通拥挤、事故频繁和环境污染等现象，交通问题已成为现代社会尤其是城市面临着的重大问题。为了促进城市交通的可持续发展，必须优先发展大容量、高承载且低污染的公共交通。公共交通是城市及其周边城镇内居民和公众出行的主要工具和手段，也是现代化城市建设和发展中的重要基础内容之一，是缓解城市道路交通压力的有效办法，其原因是公共交通具有运载量多、运送效率高、能耗低、污染、平均运输成本低等优点。根据相关资料显示，公交车辆占用道路和停车用地是最为经济，以每平方米每小时通行人数多少为标准来衡量道路的使用效率，公共汽车是私家车的10到15倍不等，运送相同数量的乘客，公交车与私家车相比较，其产生的废气量是私家车的1／10，油耗量是私家车的1／3，交通事故率是私家车的1／100。因此，尽管相比私家车，公交车的乘坐舒适度和便捷性有所下降，但其仍是大多数出行者的首选交通工具。公共智能交通系统的信息化作为目前的研究热点，它可以提高公交车辆的有效利用，实现公交管理从静态到动态、从简单化到智能化的转变，进而能实现公交系统的动态调度和运行管理，因此实现公共智能交通系统信息化是完善城市公共交通系统的重要内容之一。而公交系统信息化不仅仅面向管理者，相对乘客而言，信息化同样可以给乘客带来极大的便利。利用先进的信息、通信技术、动态采集、公交车辆的行驶信息和道路交通信息等，将其进行处理后通过电子站牌、手机或者网络等手段进行实时发布。可以为乘客提供诸如：公共车交通拥挤程度、车辆到站时间、换乘信息等。信息的提供可以极大地提高公共交通系统的使用率，树立城市公共交通的良好形象，提高其运营效率。不过，我市城市交通系统的信息化较为落后，人们很难获得其所需的实时公交车辆运行信息，因此普遍对公交系统的满意度不是很高，从而导致公交系统使3用率偏低，遏制了公共交通的发展，同时私家车拥有量的提高也导致了有限的道路空间更加拥挤。因此，在大力城市规划和发展城市交通的同时，必须实现公交系统信息化和智能化，为乘客提供全方位、高质量的公交服务信息，提高公交调度和运行效率水平。1．2国内外研究现状1．2．1国内外公交到站时间预测技术发展现状先进的车辆定位信息化采集装置和技术的研发，为公交车辆到达时间的研究和应用奠定了坚实的基础。近年来，许多国家都意识到精确的公交车辆到达时间预测在公交车使用中占有举足轻重的地位，于是，纷纷利用先进的交通信息采集手段，结合自身地理条件和多种交通影响因素等，进行公交车辆到达时间预测的研究，希望在通过到达时间的实时发布，减少乘客的等侯时间，提高公共交通的使用率，树立良好城市的形象，促进城市公共交通的应用和发展。在日本，公交车到达时间预测作为一项交通需求管理，其措施得到政府的大力支持，其控制中心利用GPS掌握公交车的位置，通过网络向用户的电脑或者手机发送公交车的预测到达时间。实验结果表明乘客候车的时间减少了6分钟(约占平均候车时间的63％)，超过六成居民认为是由于该预测系统使他们更加愿意乘坐公交车，从而有效的提高了公交车的使用率。在我国台湾，公交车运行时间预测技术已有一定的研究成果：针对不同旅行者的需求设计不同模式的预测算法，不仅提供短距里行程时间预测，还提供举例较长的重要站或换乘站的行程时间预测。目前国内的公交车到达时间预测研究也在逐渐受到重视。同济大学已经研制出“交通信息网络系统”，系统依靠交通信息网格平台，采集大量公交车辆GPS信息，用高性能计算机进行相应处理后，并通过智能导航系统为车载终端用户、手持电脑用户以及手机用户等提供公交到站时间的预测、交通路况等交通信息。目前，该系统已在上海市公交系统的一些路段中使用，取得了良好效果。此外，一些国内的公司充分利用GPRS／CDMA无线通信技术、嵌入式控制技术以及LED安全按显示技术等，设计出能进行到站信息预报的公交电子站牌系统。在经济相对发达的北京、沈阳和广州等城市已经率先安装该系统，其预测准确误差约为1~2分钟，有效预报率高达94％。但从4总体上来看，国内关于公交车运行时间预测技术的研究仍然相对来说较少，多数已有研究和应用的重点仍局限于预测公交车辆到达下游站点的距离。由于车辆在行驶过程中受到各种随机因素的影响，因而对乘客而言，获得距离信息往往没有时间信息更加直观和可靠。2研究内容优先发展城市公共交通系统对缓解城市道路压力有着不可或缺的作用，通过对公交系统的信息化和智能化可以有效提高整个道路系统的运行效率和服务水平。公交车辆到站时间作为乘客最为关心的公交信息，可以有效减少乘客候车时间以及提高乘车满意度，对于加强公交服务水平、提高公交吸引力有着极为重要的作用。本文以乌鲁木齐市公交系统为背景，提出了预测公交到站时间的若干手段和方法，采用了基于支持向量机和停车延误的预测模型，以求获得较高的预测精度。本论文的主要内容如下：第一章，绪论。这章是全文的开始和基础，论述了我国城市交通所遇到的问题以及优先发展城市公共交通的意义，并点明了实现公交信息智能化的必要性。同时介绍了国内外智能公交系统和车辆到站时间预测的发展现状。第二章，研究内容简介，大体介绍了本文的研究内容以及全文的基本结构。第三章，基于支持向量机的公交车辆路段运行时间预测。考虑到公交车辆在路段上运行时间和站内停车时间分布的不一致性，本文采用了分步的方式对公交到站时间进行预测。本章对公交车辆在路段上运行时间的预测模型进行了探讨。第四章，基于停车延误的公交车站服务时间预测。本章主要对公交车辆在站点的停车服务时间预测算法进行了设计根据公交停靠站点的设置位置、设然后将公交停靠过程特征进行分析，总结出规律；最后设计了基于停车次数(延误)对公交车辆的站内停车服务时间进行了预测。第五章，公交车到站时间预测模型验证。本章主要对模型进行了验证，计算了其精确值、与实际值之间的时间差等。最后对预测结果进行了分析，找出了其误差的原因与改进办法。第六章，结论与展望。本章对论文的研究工作进行总结与归纳，指出了论文的研究成果和结论，探讨了论文的工作与不足，并对未来迸一步的研究方向和研究内容作了分析和展望。53基于支持向量机的公交车辆路段运行时间预测目前国内外对于公交车辆到站时间的预测方法中对于车辆进站后的服务时间的重视程度不够，仍未考虑到公交车辆在路段运行时间和在公交站台停车服务时间的不同性。本文在算法的选择上，尝试将两者进行区分对待，分别进行预测。本章就影响公交车辆在路段运行时间的各方面因素进行分析，采用支持向量机作为公交车运行时间预测模型，并根据乌鲁木齐特有的情况进行了区别对待，对于影响因素适当的进行了增减。3．1影响车辆路段运行时间预测的主要因素3．1．1路段运行时间的定义对于两个相邻站点来说，路段运行时间是指公交车辆从站点i离开时刻至到达站点i+l并准备进站时刻的时间差，即公交车在两个相邻站点之间的运行时间。这其中包括正常行驶时间和停车延误时间。停车时间主要是指交叉口红绿灯停车等待时间和路途行驶中其他因素导致的停车延误时间，不包括车辆在公交站点的等待及乘客上下车产生的停车时间，本文将站台内的时间消耗称为停车服务时间t，并将在第四章对由此造成的时间消耗进行详细论述。对于多个连续站点而言，记公交车辆从站点i离开时刻至到达站点i+n(1n，一般来说5n)并准备进站时刻的时间差为T，公交车在站点i+l，i+2，…，i+n-1的停车时间分别记为1it，2it，…，1int，则其路段运行时间为121iiinTttt。3．1．2影响车辆路段运行时间的因素(1)路段正常行驶时间路段正常行驶时间是指除去受交叉口和其他突发事件因素，如交通事故等的影响，公交车以正常速度完成指定路段行驶过程所消耗的时间。这部分时间主要与以下因素有关：1)道路基础设置。指公交车所经过路段的等级、车道数和通行能力等硬件条件，这直接影响着公交车辆的行驶速度，从而影响着车辆的运行时间。2)时