一种动态和自适应公交到站时间预测方法

• 作者: 朱巧明 李培峰 谢玲
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 公交到站时间 实时预测 动态预测 自适应模型 支持向量机 波动性统计
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 253-256,289
• 页数: 5页
• 分类号: TP39
• 字数: 6645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.1.056

摘要

公交到站时间预测是实现智能化公交信息服务的基础,可靠地预测公交到站时间有利于提高公共交通的服务水平,以吸引更多的城市居民选择公共交通.以某城市公交系统海量的历史数据为基础,建立了基于SVM的集合了静态和动态数据的公交预测模型,该模型引入上游路段速度、下游路段最新速度、下游路段最新花时、时间段和路况拥挤程度等动态信息作为模型特征.在此基础上,根据大量公交到站时间历史数据的波动性,提出了一个基于波动性的自适应预测模型.实验结果表明,自适应预测模型优于现有模型,提高了预测的精确度和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱巧明	苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室	261	2058	25.0	31.0
2	李培峰	苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室	138	995	16.0	24.0
3	谢玲	苏州大学计算机科学与技术学院江苏省计算机信息处理技术重点实验室	1	10	1.0	1.0