基于卡尔曼滤波算法的公交车辆行程时间预测

被引：10

作者：

周文霞

徐建闽

刘正东

机构：

[1] 华南理工大学交通学院

来源：

交通标准化 | 2007年 / Z1期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

智能交通系统; 行程时间; 卡尔曼滤波算法; 预测; 公交车辆;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491.14 [];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

通过分析公交车辆的行驶特性,利用卡尔曼滤波算法建立行程时间预测模型,并用该模型预测未来时段的公交车辆路段行程时间。预测结果表明,该方法预测精度较高,可有效地改善公交车辆动态调度效果,提高交通资源利用率,因此该方法具有推广意义。

引用

页码：174 / 177

页数：4

共 7 条

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