基于SVM和Kalman滤波的BRT行程时间预测模型研究

摘要：

本文提出了一个支持向量机进行初始行程时间预测并结合卡尔曼滤波算法进行动态调整的快速公交车行程时间综合预测模型.以快速公交车运行的GPS数据为基础,对北京市朝阳区快速公交2号线进行行程时间预测案例研究.利用该模型对其早高峰和上午平峰的两个不同时段的公交行程时间分别进行预测和对比分析,并通过与单一的卡尔曼滤波方法所得的预测结果进行比较.结果表明,该模型应用于快速公交行程时间预测具有更好的适用性,并且预测平峰时段的精度要高于高峰时段.

关键词：城市交通、适用性、卡尔曼滤波、公交行程时间、支持向量机、GPS

所属期刊栏目：12

分类号：U491.17(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划课题2008AA11Z202;中央高校基本科研业务费专项资金资助课题2012JBM054

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：29-34