基于GPS数据的公交行程时间计算与预测系统

论文摘要

利用公共交通集约使用交通资源来提高客运效率,以此发展公共交通,已经成为解决城市交通问题的重要手段。因此要求更有效地调度运营车辆、更准确地进行公共汽车行程时间预测。本文就公共汽车行程时间预测的方法进行了研究,回顾了国内外相关研究的概况,通过对公共汽车运营过程和行程时间影响因素的研究分析,提出以卡尔曼滤波递推公式为基本方法,利用可获取的公共汽车自动定位信息和上下乘客人数信息,预测公共汽车行驶时间、驻站时间,建立了公共汽车行程时间预测的综合模型,特别对单体公共汽车在信号控制交叉口的延误时间进行了分析,并对基本模型作相应的修正,最后通过程序实现了该模型。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 城市交通问题日益严重
• 1.1.2 交通信息的作用逐渐增强
• 1.1.3 公交服务的迫切需求
• 1.2 研究目的和意义
• 1.3 研究内容
• 1.4 研究现状
• 1.4.1 国外研究概况
• 1.4.2 国内研究概况
• 1.5 本文结构
• 第2章 计算模型的分析与建立
• 2.1 公交交通特性分析
• 2.2 公交行程时间影响因素分析
• 2.2.1 路段行驶时间
• 2.2.2 交叉口延误时间
• 2.2.3 公交停靠延误时间
• 2.3 行程时间计算与预测的系统和数据需求
• 2.4 公交行程时间计算与预测
• 2.4.1 行程时间预测研究综述
• 2.4.2 公交行程时间预测模型的设计目标
• 2.4.3 公交行程时间预测模型思想
• 2.4.4 基于历史数据回归的行程时间预测动态模型
• 2.5 本章小结
• 第3章 公交行程时间计算与预测集成系统设计
• 3.1 系统结构设计
• 3.1.1 数据接收模块
• 3.1.2 系统数据库初始模块
• 3.1.3 公交到站预测模块
• 3.2 数据库设计
• 3.3 接口设计
• 3.4 本章小结
• 第4章 公交行程时间计算与预测集成系统实现
• 4.1 系统实现环境
• 4.2 主要功能模块实现
• 4.2.1 使用技术的选择
• 4.2.2 数据接收模块
• 4.2.3 系统数据库初始模块
• 4.2.4 公交到站预测模块
• 4.3 公交行程时间预测应用实例
• 4.3.1 实验线路说明
• 4.3.2 实验线路数据
• 4.3.3 行程时间预测测试方案
• 4.3.4 测试及评价
• 4.4 本章小结
• 第5章 总结与展望
• 5.1 论文主要工作
• 5.2 论文展望
• 参考文献
• 致谢
• 摘要
• Abstract