基于GPS的车辆到站实时预测模型的研究

摘要

公共交通系统对于城市交通的缓解有着不可替代的作用，而且智能化和信息化的公交系统能有效提高道路交通系统的运行效率以及对于城市居民的服务能力。作为城市居民，非常关心公共车辆的到站时间，到站时间可以减少乘车在站台的等车时间，提高乘客乘车的满意度，同时也可以优化乘客的出行计划，从而提高公共服务水平。近年来，许多国家都意识到公共交通信息发布的重要性，公交车辆到站时间预测在智能公交技术应用中占有举足轻重的地位，相关的预测和信息发布系统在许多地方得到应用。
　　首先，本文介绍了智能公交系统中公交到站时间的相关研究背景、在应用过程是碰到的一些待解决的问题的基础上展开本的研究，并概括性的介绍了当前智能公交系统中公交到站时间预测的发展情况和本文所做的一些研究工作
　　其次，介绍了GPS系统的结构，然后再分析GPS结构的基础上讲述GPS误差的产生的原因，在后面几小节，针对不同的误差数据，分别给出解决方法予以检出和修正。GPS数据的采集和预处理是公交车到达时间预测模型的基础和前提，也是在现有条件下建立预测模型所必须解决的实际问题，是实现公交车到达时间准确预测的关键技术之一。
　　尽管受各种因素的影响，我们还是可以从公交车辆的行驶历史数据中看出公交车辆的运行时间还是有一定的规律性的，一般情况下，车辆的历史到站时间还是可以作为车辆实时到站时间预测模型的参照值。但是，对于行驶于同一条公交线路上的公交车辆，如果发生突发的交通状况，其行驶时间还是会有一定的偏差的，如果仅仅依靠历史数据的话，还是有可能会产生一定偏差的。但是前车（当前行驶车辆的前一班公交车）的平均瞬时速度还是能够作为该路段交通状况的重要参考因素，在数据采集和预处理的基础上,利用前车的数据对获取的历史经验数据进行评估、修正，提出一种基于前车与历史经验数据的车辆到站时间预测模型。
　　最后，这次实验选择了南昌市高铁2号线路进行预测实验，该条公交线路经过了南昌市市区、西铁站两个重要的区域，路况相对比较复杂路况，非常具有代表性。结果证明模型预测精度和可靠性满足实用要求。

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第1章 引言

1.1研究背景及意义

1.2公交到站预测的内涵

1.3国内外研究现状

1.4 论文结构和章节安排

第2章 到站时间预测模型结构分析

2.1预测模型体系结构

2.2公交车GPS数据收集的工作流程

2.3采集的信息的预处理

2.4预测模型的研究

2.5总结

第3章 基于GPS的数据的收集与预处理

3.1基于移动通信技术的数据采集

3.2 GPS定位信息的存储

3.3 GPS定位信息的预处理

3.4本章小结

第4章 基于GPS数据的公交车辆到达时间实时预测算法

4.1公交车路线的线性化

4.2到站时间预测模型

4.3 本章小节

第5章 实验及结果分析

5.1概述

5.2实验环境

5.3实验结果分析

5.4 本章小结

第6章 总结和展望

6.1总结

6.2 后续展望

致谢

参考文献