基于Spark与粒子滤波算法的公交到站时间预测系统的研究与实现

文档名：基于Spark与粒子滤波算法的公交到站时间预测系统的研究与实现
公交车到站时间预测是城市交通研究领域中的热点,对改善公共交通服务具有重要意义.针对公交车到站时间预测准确性问题,选用具有流式计算特点的粒子滤波算法,建立了一个公交到站时间预测模型.为更好的解决使用粒子滤波算法过程中存在的预测误差及粒子优化选择问题,通过引入最近上一趟公交车的行驶速度和构造观测值的方法,对预测模型进行改进,使之具有更贴近实际路况的公交到站时间预测精度,并且能同时预测多个公交到达时间.基于该模型和Spark平台实现一套公交到站时间实时预测软件系统,实验结果表明,所提模型及实现系统准确预测公交到站时间,满足乘客实际需求.
作者：刘靖宋利马学彬肖冠烽
作者单位：内蒙古大学计算机学院,内蒙古呼和浩特010021
母体文献：第六届中国计算机学会大数据学术会议论文集
会议名称：第六届中国计算机学会大数据学术会议  
会议时间：2018年10月11日
会议地点：西安
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：城市交通  公交到站时间  预测系统  软件开发  粒子滤波算法
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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2024-12-10 13:34 上传 基于Spark与粒子滤波算法的公交到站时间预测系统的研究与实现.pdf

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