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1、2015届交通运输专业毕业论文 重庆601路公交车到站时间预测方法研究摘 要：随着中国城市化进程的快速发展，城市交通问题日益严重，发展城市公共交通是解决现代交通问题的唯一途径。在众多的城市公共交通方式中，常规的公共汽车仍是各个城市客运的核心力量。因此，必须从普通出行者的角度出发，考虑他们的实际需求，才能更有针对性地提高运输服务质量。美国曾针对乘客所关心的公交信息种类类进行问卷调查，调查结果显示：公交车辆到站时间为出行者最为关心的信息之一1。所以公交车到站时间的准确发布，具有十分重要的意义。本文从大量的先进文献中，总结了现有的各种公交车到站时间预测方法的特点。结合实际的跟车调查分析影响公交车到站
2、时间的各个因素，其中主要有驾驶员、车辆、道路、环境和突发因素这几个，对可数值化分析的因素进行了筛选。建立起基于历史数据的实时修正公交车到站时间预测模型，并利用重庆市的601路公交车的历史GPS数据对模型进行了实例验证。最后，分析了误差范围，证明得出基于历史数据的实时公交车到站时间预测模型具有模型简单易懂、所需数据量小、预测灵活等明显的优势。关键词：公交车到站时间；预测；历史数据；GPS IIIStudy on The Prediction Method for Arrival Time of the 601 Bus in ChongqingAbstract：With the rapid dev
3、elopment of urbanization in China, the problem of urban transportation is becoming serious, and developing urban public transport is the only way to resolve modern transportation problem . Among the numerous public transport modes, the conventional bus is the core strength of the urban passenger tra
4、nsport. Therefore, must be from the perspective of an ordinary traveler, considering their actual needs, can be more targeted to improve the quality of transport services. The United States has conducted a questionnaire survey which is about the bus kind of information that passengers concern, the s
5、urvey results show that: the arrival time of the bus station is one of the most concerned information. So accurate bus arrival time of publication has very important significance.Firstly, this paper summarizes the characteristics of various existing methods to predict bus arrival time from large num
6、ber of frontier literature.Combined with the actual bus following investigation and analysis of various factors affecting bus arrival time, which is the main driver, vehicle, road, environment and sudden factors, the numerical analysis of the factors were screened. The real-time correction bus arriv
7、al time model based on historical data is established, and the model is verified by the historical GPS data of 601 bus of Chongqing city. Finally, the error range is analyzed,and the obvious advantages of real-time bus arrival time prediction model based on historical date is proved,such as simple m
8、odel,small data,flexible forecast,etc. Keywords：Bus arrival time; Forecast ; Historical data ;GPS 目 录中文摘要IABSTRACTII1 绪论11.1研究背景11.2 研究目的及意义11.3 国内外研究现状21.3.1 国外研究现状21.3.2 国内研究现状31.4 本文研究方法和研究内容41.5 本章小结52 到站时间影响分析与数据采集62.1 公交车到站时间影响因素分析62.1.1 路段运行时间影响因素分析72.1.2 站点滞留影响因素分析72.2 影响公交车到站主要因素筛选82.3 数据采集
9、92.3.1 数据采集设备车载GPS92.3.2 GPS数据的传输102.3.3 GPS在交通领域的应用102.4 本章小结113 到站时间预测模型123 1 到站时间预测模型原始模型123.1.1 移动平均法123.1.2 指数平滑法133.1.3 回归分析法143.2 公交车到站时间预测模型的建立183.2.1 站点运行时间预测193.2.2 站点滞留时间预测203.3 综合预测模型213.4 公交车到站时间预测流程213.5 本章小结224 实例计算234.1 数据的预处理234.1.1缺失数据的处理234.1.2 错误数据的排查与更正254.2 数据的粗分析264.3 计算过程294.
10、3.1 站点运行时间的计算294.3.2 站点滞留时间的预测计算384.3.3 实时预测过程分析454.4 预测结果与误差分析474.4.1 站点运行时间误差分析474.4.2 站点滞留时间误差分析484.5 本章小结505 结论与展望51致谢52参考文献53附录 部分GPS原始数据551 绪论1.1 研究背景在中国的各大城市中，“拥堵、事故、污染”的交通现状已经成为制约城市经济发展的首要问题。想要改变各大城市的这一现状，实现城市未来的可持续发展，就必须从改善人们的出行方式抓起，切切实实大力发展城市公共交通，改善公共交通的服务质量，让更多的人能够从公共交通的出行当中获取满意的服务。常规的城市公
11、共汽车是一种极其常见的公共交通工具，它能在一定程度上满足多种出行目的乘客的需要，它以其低廉的运价、庞大的车辆数目、较低的建设成本，成为了城市客运的“领头羊”。尽管如此，我国的公共汽车客运的发展仍然任重道远。就目前而言，相当部分的城市公共汽车的智能化程度较低，依然采用传统的作业方式来进行运营管理，不能紧跟信息化的潮流3。这就需要建立起更加准确和完善的时间预测方法体系，以便满足城市不断提高的公交出行需求。1.2 研究目的及意义随着智能交通系统（ITS）的快速发展，交通管理者面临了新的挑战和要求，那就是需要建立起高效、快捷、全面的信息化公交系统。要达到整个城市公交系统服务质量有所上升的目的，就必须利
12、用好智能公交车系统，就必须能够适时地预测公交车到站时间。这是因为公交车到站时间的准确程度在提高城市运输服务效率方面有着不可估量的作用，它涉及乘客最切身的时间利益，对出行的及时性提出了更高的要求；同时，它又是公交公司自身对外宣传形象的良好名片，并且可以作为高效调度的参考2。此外，公交公司为乘客提供准确的到达时间可以提高公交系统的整体运营效率、增强公交运输的竞争力，促进公共交通事业的持续发展，缓解城市交通的压力。基于这样的背景，本文通过查阅大量的国内外相关文献，系统地分析了国内外关于公交车到站时间预测的优秀理论，对现有的公交车到站时间预测方法的优劣性和适用性有了一定的掌握。结合车载GPS装置采集得
13、到的数据，并深入公交车的每一个站点调查，掌握公交到站时间的相关规律，分析影响到站时间的影响因素 。建立起基于历史数据的实时修正公交车到站时间预测模型。在实例计算部分，选取了重庆市601路公交车在2013年12月24日采集到的GPS数据作为原始数据带入模型，通过对预测误差的分析，来对基于历史数据的实时修正公交车到站时间预测模型进行评价。全文主要是通过对历史的GPS数据分析，来得到公交车到站时间在时间上和空间上的运行规律。通过对公交车影响因素的分析和筛选，为后期建立历史数据到站时间预测模型建立提供必要的数据支撑，同时，对于实际数据的代入计算和误差分析，也在一定程度上验证了基于历史数据的预测方法的简
14、单易算、适合较小的数据量的优点。1.3 国内外研究现状1.3.1 国外研究现状公交车到站时间的预测对于整个城市交通系统的作用和意义是不言而喻的，国内外的交通工程方面的专家和学者都对此作了大量的研究，国外的公交车到站时间预测技术，无论是在理论上还是在应用上，都比国内的成熟很多。就国外而言，发达国家很多城市已经将可以预测到站时间的电子站牌普遍应用推广，但是采用的公交车到站时间预测方法却不尽相同。其中，举以下案例加以说明：澳大利亚的城市悉尼市最早采用公交车到站时间预测是在其到机场的快速路上，由于在这样的快速路上，其他的车辆和环境的不可控因素较少，所以其建立的模型也较为简单，是一种修正过的线性化的预测
15、方法，其原始数据的来源是网络旅行时间系统（ANTTS，Automatic Network Travel Time System）3。公交车到站时间的预测在应用在伦敦的应用情况并不是像机场高速那么简单，而是将其应用于普通的城市干道，这样的话其算法也不能利用简单的线性化的预测方法，一位来自荷兰的Edwin M.Reinhoudt和英国的S.A.Velastin巧妙地运用动态卡尔曼滤波代替传统静态均值算法，使得预测精度有了明显的上升4。Wall和Dailey采用的是卡尔曼滤波的方法和原理，利用自动汽车定位技术AVL来大致估计车辆的到站时刻。这样的做法存在着很大的误差，这是因为在这个过程中并没有考虑公交车辆由于上下乘客所带来的站点滞留时间5。后来的学者的研究成果总是在不断总结前面成果的不足中发现的，前面利用自动汽车定位技术由于没有考虑因为乘客上下车所带来的公交车延误时间，预测结果显得较为粗糙，Shalaby、Farhan采用了卡尔曼滤波的原理，对车辆的运行时间和站点滞留时间分别进行了估计，并利用实际采集到的信息，对该模型进行了评估6。Frechette从另外的角度出发，并没有考虑将到站时间预测应用于快速路或者普通干道，他将眼光放在了大城市里主要商务活动进行的C
