【摘 要】
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针对公交车行程时间预测存在数据稀疏、数据缺失及更新间隔长等问题,提出了一种基于相似路段划分并融合多线路信息的卡尔曼滤波算法。该算法对每条路段的属性特征和空间结构
【基金项目】
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国家自然科学基金(61174115)资助
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针对公交车行程时间预测存在数据稀疏、数据缺失及更新间隔长等问题,提出了一种基于相似路段划分并融合多线路信息的卡尔曼滤波算法。该算法对每条路段的属性特征和空间结构特征进行归一化处理,利用属性特征和空间结构的相似性及POI(Point of Interest)对交通影响的变化动态地划分相似路段;然后融合相似路段与目标路段上的多条公交线路的数据信息,用相似路段的数据丰富实验数据;最后结合卡尔曼滤波算法动态性高、实时性强等特点建立模型,从而实现短时预测,并对信息进行修正。选取沈阳市162线路和299线路作为实验线
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