【摘 要】
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提出一种基于支持向量机（SVM）和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中，SVM基于历史数据，按照时间段、天气和路段3个输入特性，预测各路段车辆运行时间的基线；然后通过K
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提出一种基于支持向量机（SVM）和Kalman滤波的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中，SVM基于历史数据，按照时间段、天气和路段3个输入特性，预测各路段车辆运行时间的基线；然后通过Kalman滤波利用最新的车辆运行信息，结合SVM输出的基线时间来动态预测车辆到达各时间点的实际时间；最后，应用大连市经济技术开发区7路公交线的数据对该模型进行了校验。实例验证结果表明：该模型具有较高的预测精度。
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