基于浮動公交車的交通信息實時檢測和公交車到站時間預測研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(ITS)是交通行業(yè)的發(fā)展趨勢，而交通信息的實時檢測是其中的關鍵組成部分。但是傳統(tǒng)檢測方法在檢測精度和實時性上都存在不足，最新發(fā)展的浮動車技術成為重要的突破點，越來越引起重視。 目前的浮動車技術研究主要圍繞出租車載體展開，針對其在模型和采樣理論上的不足，本文提出浮動公交車樣本處理方法。該方法利用校驗周期的樣本數據形成速度分布，再利用更新周期的樣本數據驗證分布，根據不同的驗證情況，采取不同的處理方法。仿真結果顯示，該方

2、法取得了較好的效果。其次，本文對影響浮動公交車檢測精度的因素做了討論和仿真驗證，證實了路段長度、路段流量和浮動車樣本數對檢測精度的影響。再次，本文提出了浮動車實際樣本數和理論樣本數的判斷依據，定義了公交冷熱區(qū)域，介紹了檢測精度不足時的改進方法。 利用浮動車樣本處理方法，本文拓展至公交車到站時間預測研究。對比了基于點、路段和路徑的到站時間預測方法，仿真結果說明基于路段和路徑的方法效果更好。同時，為了進一步滿足乘客的出行需求，本文結

3、合基于路段和路徑方法的優(yōu)點，提出綜合性時間預測方法。 針對浮動車研究，本文設計并完成了城域混合交通流仿真分析系統(tǒng)(SASUMT)的浮動公交車軟件模塊，為仿真驗證提供了條件。 本文的章節(jié)安排如下： 第一章介紹了傳統(tǒng)檢測技術的不足，引入浮動車技術的研究現(xiàn)狀，比較了浮動出租車和浮動公交車在模型、采樣和數據處理上的不同。同時又介紹了公交車到站時間預測的研究現(xiàn)狀。第二章詳細介紹并仿真驗證了浮動公交車樣本處理方法，又討論并仿