【摘 要】
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公交车辆到站时间预测是实现智能公交的重要内容,根据智能公交发展现状及需求,提出基于站点间运行时间曲线匹配的公交到站时间预测方法.同时考虑到影响公交到站时间的因素较多且关系复杂,利用聚类分析方法实现了历史数据的自动分类.最后,以广州市311线路111天的公交进出站数据为基础,对提出的预测方法进行了验证.结果表明该方法在可行性和准确性两方面都是有效的.
【机 构】
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深圳大学,土木工程学院,广东 深圳 518060 广州交通信息化建设投资营运有限公司,广东 广州5
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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公交车辆到站时间预测是实现智能公交的重要内容,根据智能公交发展现状及需求,提出基于站点间运行时间曲线匹配的公交到站时间预测方法.同时考虑到影响公交到站时间的因素较多且关系复杂,利用聚类分析方法实现了历史数据的自动分类.最后,以广州市311线路111天的公交进出站数据为基础,对提出的预测方法进行了验证.结果表明该方法在可行性和准确性两方面都是有效的.
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