动态公交车辆运行时间预测模型  

Dynamic bus travel-time prediction model

作　　者：姚宝珍[1] 杨成永[1] 于滨[2] 

机构地区：[1]北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044 [2]大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026

出　　处：《系统工程学报》2010年第3期365-370,共6页Journal of Systems Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50978020);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20050151007);高等学校博士学科点新教师基金资助项目(20070151013);北京交通大学优秀博士生创新研究基金资助项目(141065522)

摘　　要：准确预测公交车运行时间是先进的出行者信息系统(ATIS)的核心.本文应用支持向量机(SVM)进行公交车辆的运行时间预测,其目的是要验证SVM在运行时间预测领域的可行性.为了调整不同阶段历史数据对预测结果的影响引入了衰减因子,并应用一种自适应算法来动态调整预测误差.然后以大连市23路公交车对该模型进行来了检验.结果显示,带有衰减因子和自适应算法的支持向量机算法具有很好的预测精度和动态性能.Effective prediction of bus arrival time is a core for advanced traveler information system.Support vector machines(SVM) are applied to predicting bus travel times.The objective of this paper is to examine the feasibility and applicability of SVM in the vehicle travel time forecasting area.A decay factor is introduced to adjust the weights between new and old data.Also,an adaptive algorithm is used to improve the prediction results.The SVM with the decay factor is tested with the data of the number 23 bus r...

关 键 词：预测 运行时间 支持向量机 衰减因子 自适应算法 

分 类 号：U491.17[交通运输工程—交通运输规划与管理]