一种公交车到站时间预测算法制造技术

本发明专利技术隶属公交到站时间分析领域，具体提供了一种公交车到站时间预测算法，通过非参数回归方法得到基于历史数据的公交车到站时间预测值，进而根据预测值和当前公交车实时运行结果的误差，基于卡尔曼滤波对到站时间进行动态修正。具体来说：通过非参数回归，得到公交车在当前站的停靠时间和至下一站的站间行驶时间的预测值。将上述两个预测值的和(即预测运行时间)作为卡尔曼滤波的输入参数。通过不断更新最优到站时间估计和卡尔曼增益，实现对预测运行时间的修正。

A Bus Arrival Time Prediction Method

The invention belongs to the field of bus arrival time analysis, and specifically provides a bus arrival time prediction algorithm. Through non-parametric regression method, the bus arrival time prediction value based on historical data is obtained, and then the arrival time is dynamically corrected based on Kalman filter according to the error between the prediction value and the current bus real-time operation result. Specifically, through non-parametric regression, the predicted bus stopping time at the current station and driving time between the next station are obtained. The sum of the two predicted values (i.e. predicted run time) is used as the input parameter of Kalman filter. By constantly updating the optimal arrival time estimation and Kalman gain, the predicted runtime can be corrected.

【技术实现步骤摘要】
一种公交车到站时间预测算法
本专利技术隶属公交到站时间分析领域，本专利技术具体涉及一种基于非参数回归和卡尔曼滤波组合的公交车到站时间预测算法。
技术介绍
公交实时到站算法多种多样，仿真模型的建立需要考虑到很多假设条件，含有复杂参数的算法模型往往与真实情况相去甚大。目前，公交车辆到站时间预测有各种不同的模型，有基于平均行驶和停靠时间的统计模型、基于BP人工神经网络的预测模型、基于非参数回归的预测模型等。历史同及模型和人工神经网络模型都属于参数模型，统计模型是基于历史数据的平均值推算得到的，不能根据具体情况实时调整；人工神经网络模型则需要复杂的参数估计和较长的训练时间，且模型容易陷入局部最优，可移植性不强，其他参数模型比如支持向量机(SVM)也存在同样的问题。相对于参数模型，非参数回归模型在交通流预测、行程时间等交通领域取得了较好的应用效果，它是一种适合不确定性的、非线性的动态系统的非参数建模方法，通过寻找历史数据中与当前点相似的“近邻”，并用这些“近邻”预测下一个时刻的状态。这种方法的优点在于不需要先验知识和大量的参数识别，只需要有足够数量的历史数据，因此非参数回归模型应对突发事件的能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种公交车到站时间预测算法，其特征在于该预测算法包括：步骤1、通过非参数回归方法得到基于历史数据的公交车预测运行时间；步骤2、根据预测值和当前公交车实时运行结果的误差，基于卡尔曼滤波对到站时间进行动态修正。

【技术特征摘要】
1.一种公交车到站时间预测算法，其特征在于该预测算法包括：步骤1、通过非参数回归方法得到基于历史数据的公交车预测运行时间；步骤2、根据预测值和当前公交车实时运行结果的误差，基于卡尔曼滤波对到站时间进行动态修正。2.如权利要求1所述的一种公交车到站时间预测算法，其特征在于，步骤1具体为：公交车到达第n站，其始发时刻对应的数据状态为L，用Rn和Sn分别表示该公交车从第n-1站到第n站的站间行驶时间和第n站的停靠时间；同时用和分别表示历史数据库中所有数据状态为L的第q条记录对应的第n-1站到第n站的站间行驶时间和n站的停靠时间，取k为非参数回归的近邻数，D为非参数回归的维度；预测该公交车从第n站到第n+1站的行驶时间R′n+1，令i＝n-D，…，n-1，n，分别计算第i-1站到第i站的站间行驶时间，用第i-1站到第i站的站间距di作为权重，采用欧氏距离an将其与历史数据匹配，选取k个近邻的集合；计算第q条记录与当前行驶车辆数据的欧氏距离：根据k个近邻点采用加权平均的方法预测公交车从第n站到第n+1站的行驶时间R’(n+1)：同理，预测出该公交车在第n+1站的停留时间S′n+1，以及之后各个站点间的行驶时间以及站点的停靠时间；公交车在第n-1站的预测停...

【专利技术属性】
技术研发人员：董明峰，陈琛，石红云，陆磊，成佳磊，何千羽，贾振，黄云，
申请(专利权)人：上海城市交通设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31