该【基于公交运行数据的到站时间填充方法 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于公交运行数据的到站时间填充方法 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于公交运行数据的到站时间填充方法随着城市公交系统的不断完善,在城市中公交车已经成为了人们日常出行中不可或缺的交通工具。而对于公交系统的优化效率也越来越被人们关注,其中一个重要的问题是到站时间的预测。本文将讨论基于公交运行数据的到站时间填充方法,包括其应用背景、方法流程、实验结果及其意义。一、应用背景在日常生活中,大多数人是依靠看时刻表或公交线路图来规划出行的。但是,由于各种外部因素的干扰,比如突发事件、交通堵塞、恶劣天气等等,公交车的行驶路线和到站时间都可能发生变化。因此我们需要对到站时间做出预测,让乘客在等车的同时可以更有效地安排自己的时间。传统到站时间预测的方法是基于固定的时刻表,但现实中经常会被各种因素影响而无法保证准确性,例如交通拥堵或者公交系统内部的故障等,这就需要在运行中实时收集到站时间数据并进行更新。二、方法流程基于公交运行数据的到站时间填充方法主要是利用公交车运行所积累的历史数据和实时数据来推断未来到站时间。其具体流程如下:1、数据收集首先需要收集公交车的历史数据和实时数据。历史数据包括公交车行驶时间、停靠次数等,实时数据包括公交车的实时位置、车速、载客情况等。2、数据处理对采集到的历史数据和实时数据进行预处理,包括数据清洗、数据归一化、数据标准化等,使得数据更具可读性和可操作性。3、模型建立选择适当的模型,将历史数据和实时数据导入模型中进行训练,得到模型的参数。4、模型预测利用训练好的模型,预测未来公交车的到站时间。这里采用的是一种基于历史数据和实时数据的时序模型。将历史数据和实时数据按照时间的顺序组成时间序列,然后采用LSTM等深度学习模型进行训练和预测。5、结果评估评估模型的预测结果,并计算预测结果与真实结果的误差。通过误差分析,可以检验模型在实际应用中的准确性和可靠性。三、实验结果与意义本研究运用深度学习模型预测了公交车的到站时间,并将预测结果与真实结果进行对比分析。实验结果表明,基于公交运行数据的到站时间填充方法可以较为准确地预测未来的到站时间。通过实时更新历史数据和实时数据,使得预测结果更加接近于真实情况。本方法对公交系统的效率优化具有较好的应用前景。一方面,对于出行人员而言,可以通过预测结果准确地规划自己的行程,从而更加高效地利用时间;另一方面,对于公交系统运营商而言,可以通过更加科学地调度公交车,在保证公共交通质量的前提条件下,增加车辆的使用效率和行驶速度。总之,本文所介绍的基于公交运行数据的到站时间填充方法,可以有效提高公交系统的使用效率,为城市的交通出行提供更为便捷的服务。
基于公交运行数据的到站时间填充方法 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.