【摘 要】
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准确预测公交车辆到站时间对于改善公交服务水平、提升公交吸引力、缓解交通拥堵具有重要意义.公交车辆到站时间受到实际路面情况影响很大,粒子滤波算法对于这种非线性、非高
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准确预测公交车辆到站时间对于改善公交服务水平、提升公交吸引力、缓解交通拥堵具有重要意义.公交车辆到站时间受到实际路面情况影响很大,粒子滤波算法对于这种非线性、非高斯的随机系统具有很好的适用性.因此本文探索性地应用粒子滤波算法建立公交车辆到站时间预测模型（BAT-PF）,并以北京市公交300路内环线位置数据为基础,选取高峰和平峰时刻进行实例研究,并将预测结果与卡尔曼滤波算法所得预测结果进行对比分析.结果表明,本文建立的公交车辆到站时间粒子滤波预测模型具有更好的适用性和稳定性,而且预测精度高.
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