[发明专利]一种公交车站点间行程时间预测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应衰减卡尔曼滤波的公交车站点间行程时间预测方法，利用车载GPS装置获取站点间公交车历史行程时间数据，结合自适应衰减滤波预测模型对未来站点间公交车行程时间进行预测。本发明通过引入遗忘因子抑制了历史陈旧数据对滤波的影响，以确保新息在预测过程中的优越地位，克服了常规预测模型发生滤波发散和计算发散的不足。同时本发明以指数递减的噪声模型作为滤波启动值，有效提高了模型的预测精度和效率。本发明弥补了常规卡尔曼滤波鲁棒性较差的不足，具有预测精度高、计算过程简便、实用性强的优点。

主权项

一种公交车站点间行程时间预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(A)采集公交运行线路信息、公交车辆运行信息和公交GPS运行数据；(B)根据步骤(A)中得到的公交运行线路信息与公交GPS运行数据，计算第k班次公交车在路段Li的行程时间y(k)，其中k为公交车发车班次，Li为站点间路段编号且i＝1，2…Nc‑1，Nc为公交线路站点个数；(C)建立公交车辆行程时间的状态空间模型，设计卡尔曼滤波递推算法；(D)结合步骤(A)中采集的公交车辆运行信息和步骤(C)中设计的卡尔曼滤波递推算法，引入遗忘因子，建立自适应衰减滤波行程时间预测算法模型；(E)根据步骤(A)中采集的公交车辆运行信息和公交运行线路信息，选择滤波启动值模型和系统噪声模型；(F)输出公交车辆站点间行程时间预测值T(k+1/k)。