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文檔簡介
1、為乘客提供公交車路段行程時間、到站時間信息能夠有效地提升常規(guī)公交系統(tǒng)的服務水平。公交車到站時間影響因素復雜，預測難度大，而乘客對公交車到站時間實時性和精確性要求高，決定了需要對其進行動態(tài)的預測，從而有效地幫助出行者規(guī)劃出行時間和路線，減少候車的時間，緩解焦慮感。
文章首先針對不同的公交車到站時間預測模型進行綜述，之后提出一種基于SVM-Kalman濾波和ANN-Kalman濾波的公交車到站時間動態(tài)預測模型。模型中，經(jīng)過良好訓練
2、的SVM或ANN模型從歷史數(shù)據(jù)進行預測得到行程基準時間；Kalman濾波動態(tài)算法在基于SVM或ANN模型預測值的基礎上對結果進行調(diào)整。
為了驗證文章提出的動態(tài)模型的有效性、可行性，利用深圳市公交車輛真實運行數(shù)據(jù)對模型進行驗證，將動態(tài)模型的預測結果與單一Kalman模型、單一SVM模型、單一ANN模型結果進對比，結果表明，公交車到站時間動態(tài)預測模型的預測精度更高，且時間效率良好。
為了進一步提高公交車到站時間動態(tài)預測模
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