基于支持張量機(jī)與動(dòng)態(tài)混合算法的公交車(chē)到站時(shí)間在線預(yù)測(cè)研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市居民生活水平的不斷提高，機(jī)動(dòng)車(chē)保有量和道路交通量急劇增大，交通擁擠、環(huán)境污染、能源浪費(fèi)等諸多問(wèn)題日益嚴(yán)重，而加快發(fā)展公共交通則是解決這些問(wèn)題的有效途徑。加快發(fā)展公共交通的關(guān)鍵在于為出行者提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，公交車(chē)到站時(shí)間預(yù)測(cè)使得出行乘客可以自由的安排出行計(jì)劃，是提高公交服務(wù)質(zhì)量的一種有效方法。
　　本文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外到站時(shí)間預(yù)測(cè)技術(shù)的研究狀況進(jìn)行了分析和對(duì)比，同時(shí)介紹了公交車(chē)信息采集技術(shù)的發(fā)展情況和一些預(yù)測(cè)相

2、關(guān)的理論知識(shí)。然后利用現(xiàn)有的公交車(chē)歷史樣本數(shù)據(jù)，分析了影響公交車(chē)到站時(shí)間的相關(guān)因素；利用樣本數(shù)據(jù)并結(jié)合聚類(lèi)分析算法，分析了公交車(chē)行駛的時(shí)間段規(guī)律，挖掘了數(shù)據(jù)樣本中隱藏的先驗(yàn)信息；分析歷史數(shù)據(jù)樣本和實(shí)時(shí)樣本數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，探討了特征輸入選取問(wèn)題，并得出了特征選擇的一些方法和策略。
　　在分析影響公交車(chē)到站時(shí)間的因素和行駛規(guī)律后，提出了一種基于支持張量機(jī)與動(dòng)態(tài)混合算法的公交車(chē)到站時(shí)間在線預(yù)測(cè)研究。該算法是一種靜態(tài)預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)在線預(yù)測(cè)相結(jié)

3、合的方法，靜態(tài)預(yù)測(cè)算法是一種基于支持張量機(jī)的建模預(yù)測(cè)算法，其特征輸入分別為時(shí)間段、是否工作日、天氣、路段長(zhǎng)度和速度，并結(jié)合聚類(lèi)分析得到的時(shí)間段信息，充分利用了支持張量機(jī)建模時(shí)樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不丟失的特性，提高了預(yù)測(cè)的效果和精度。動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)建模根據(jù)公交車(chē)運(yùn)行狀態(tài)，分別構(gòu)建了三個(gè)子模型來(lái)預(yù)測(cè)，通過(guò)構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集結(jié)合多元線性模型、梯度下降算法等，并利用了靜態(tài)預(yù)測(cè)的基準(zhǔn)時(shí)間作為參考時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了對(duì)公交車(chē)到站時(shí)間在線預(yù)測(cè)。
　　最后，采用贛州市K1