基于SVM和Kalman滤波的公交到站时间预测方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论技术 | 第18-30页 |
| 2.1 卡尔曼滤波理论 | 第18-20页 |
| 2.2 支持向量机理论 | 第20-26页 |
| 2.2.1 VC维与结构风险 | 第20-21页 |
| 2.2.2 分类预测原理 | 第21-23页 |
| 2.2.3 松弛变量与惩罚因子 | 第23-25页 |
| 2.2.4 核函数 | 第25-26页 |
| 2.3 网格搜索算法 | 第26页 |
| 2.4 粒子群算法 | 第26-27页 |
| 2.5 聚类分析理论 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 公交车行驶规律分析 | 第30-45页 |
| 3.1 GPS数据采集及预处理 | 第30-33页 |
| 3.1.1 数据误差产生原因 | 第30-31页 |
| 3.1.2 数据误差处理 | 第31-33页 |
| 3.2 相关数据存储 | 第33-35页 |
| 3.3 公交到站时间影响因素分析 | 第35-37页 |
| 3.3.1 路段行驶影响因素 | 第36页 |
| 3.3.2 站点停靠影响因素 | 第36-37页 |
| 3.3.3 影响因素综合分析 | 第37页 |
| 3.4 公交车行驶规律分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 公交车行驶时间和时段分析 | 第38-40页 |
| 3.4.2 公交车行驶时间同日同时段规律 | 第40-41页 |
| 3.4.3 公交车行驶时间历史同时段规律 | 第41-42页 |
| 3.5 公交车路段行驶速度估计 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 公交到站时间预测模型建立 | 第45-60页 |
| 4.1 到站时间预测模型总体设计 | 第45-46页 |
| 4.2 站间行驶时间预测模型 | 第46-55页 |
| 4.2.1 改进粒子群算法的支持向量机预测模型 | 第46-52页 |
| 4.2.2 多元线性回归模型预测站间行驶时间 | 第52-55页 |
| 4.3 站点停靠时间预测模型 | 第55页 |
| 4.4 卡尔曼滤波动态修正到站时间 | 第55-57页 |
| 4.5 到站时间预测模型设计总结 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 实验与分析 | 第60-76页 |
| 5.1 实验数据选取 | 第60-61页 |
| 5.2 性能评价指标 | 第61-62页 |
| 5.3 模型测试和数据分析 | 第62-72页 |
| 5.3.1 站间行驶时间预测模型测试分析 | 第62-68页 |
| 5.3.2 站点停靠时间预测模型测试分析 | 第68-69页 |
| 5.3.3 卡尔曼滤波动态修正模型测试分析 | 第69-72页 |
| 5.4 案例应用 | 第72-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
