基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能公交信息服務系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著城市化、現(xiàn)代化、機動化進程的加快,城市交通壓力日益增大,大中城市在一些時段和區(qū)域交通擁堵較為嚴重,由此帶來了巨大的資源經(jīng)濟浪費和嚴重的環(huán)境污染,因此智能交通系統(tǒng)的發(fā)展受到越來越多的關注。智能公交信息服務系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)領域當中一項重要的研究內(nèi)容,被認為是緩解交通壓力的有效方法。
　　本文順應當前研究熱點,研究了智能公交信息服務系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,建立基本公交信息服務系統(tǒng)的框架;由于路段行駛時間預測是智能公交信息服務系統(tǒng)的

2、重要問題,預測效果直接關系智能公交信息服務系統(tǒng)等智能交通系統(tǒng)的相關子功能能夠有效發(fā)揮,本文主要對系統(tǒng)中如何有效預測路段行駛時間幾個技術關鍵點進行了討論和研究。首先對目前智能公共交通信息服務系統(tǒng)的國內(nèi)外實施和應用現(xiàn)狀進行相應的研究,并根據(jù)本文研究重點建立了基本智能公交信息服務系統(tǒng)的框架,并對各子系統(tǒng)進行了功能分析,主要包括:交通流信息采集與處理子系統(tǒng)、車輛定位子系統(tǒng)、出行管理系統(tǒng)和交通控制和安全系統(tǒng)。然后針對公交基于GPS車輛導航系統(tǒng)進行

3、數(shù)據(jù)采集及預處理進行了理論分析。因為原始的GPS數(shù)據(jù)僅反映車輛的瞬時狀況,所以,原始數(shù)據(jù)直接用于路段行程時間預測會產(chǎn)生較大誤差。本文研究了基于距離和時間求解車輛間隔平均速度的方法,并對間隔平均速度進行了篩選,以間隔平均速度代替瞬時速度,用于計算路段行程時間。最后根據(jù)公交車數(shù)據(jù)特點和路段交通流變化的特性,研究路段行程時間預測的模式和方法,并建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的路段行程時間預測的模型,對模型參數(shù)的確定方法與選取范圍進行了研究。為了在擴大