基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补

针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状,提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统（GPS）、公交集成电路卡（IC）等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺失的到站名称、到站经纬度数据,用已有完整到站数据和静态线路信息关联分析进行修补。对于缺失的到站时刻数据,则按以下步骤进行修补：首先,对每一个缺失数据站点与其最近的未缺失数据站点,将这两站点间历史完整到站数据的行程时间和班次时序进行基于DBSCAN算法的聚类;其次,判断研究班次的两个相邻的数据完整的班次所属簇是否为同一个簇,若为同一个簇则不作改变,否则将两个簇合并;最后,将簇中点对应最大行程时间作为缺失行程时间判断是否有乘客在该站点上车刷卡,若有则由乘客开始刷卡时刻推算到站时刻,若无则将簇中点对应最大、最小行程时间的均值作为缺失行程时间推算到站时刻。以厦门市公交到站数据为例,在缺失到站名称、经纬度修补中,基于GPS数据聚类的方法、基于极大概率估计的方法和所提方法皆可进行100%的修补;在缺失到站时刻修补中,所提方法的平均相对误差比两种对比方法分别低0.0301%和0.0004%,相关系数比对比方法分别高0.005和0.0075。实验结果表明,所提算法在缺失公交到站数据修补中能有效提高修补的准确度,降低缺失站点个数变化对于准确度的影响。     

基于前车与经验数据的车辆到站时间预测模型

公交车辆运行经验数据体现了到站时间的一般性规律,前车数据反映了到站时间的实时性。提出一种基于前车与经验数据的公交车辆到站时间预测模型。在该模型中对站点间路段行驶时间及站点停留时间区分了高峰期和非高峰期,站点间的延时时间考虑了不同方向红灯等待时间的区别以及斑马线的影响。用杭州公交104路公交车的数据对预测模型进行了验证,结果表明,该预测模型具有较高的预测精度,能够较为准确地预测公交车辆到站时间。     

基于GPS轨迹数据的公交到站时间预测方法研究

公交到站时间预测作为智能公交的核心内容之一,不仅可以极大地提高公交服务满意度进而提高公交出行率,而且可为智能公交调度系统的优化提供数据依据。本文将公交GPS数据和公交站点与线路等GIS数据进行融合、处理与分析,基于公交车轨迹数据和路段在空间关系和时空分布上的分析和处理,设置一定的离站距离阈值对当前公交站点进行缓冲区分析,搜索在最近一段时间内停靠该站点的公交车轨迹数据,获取不同车辆的轨迹信息,进行公交到站时间预测研究,建立预测模型,推算出公交到站时间,并以经过广州市体育中心公交站的多条公交线路为例验证预测方法的准确性。研究表明:通过模型预测所得多条公交线路的公交到站时间与实际调查记录时间误差较小。     

基于大数据的智慧云公交调度管理系统

公交调度管理具有专业性强、数据量大、实时性高的特点,介绍基于大数据的智慧云公交调度管理系统,将每辆车的实时定位数据、报警数据、站点数据、班次车次数据、视频数据通过建立数据仓库,实施大数据管理、快速存取;通过云技术,实现网内各调度终端高速实时同步,满足公交车辆、线路、业务不断拓展的需要,也为智慧城市建设提供了一个可借鉴的平台。     

基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法

公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据,可帮助调度员及时发现晚点车辆,并做出合理的调度决策.然而,公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响,是一个时空依赖环境下的预测问题,颇具挑战性.提出一种基于深度神经网络的公交到站时间预测算法STPM,算法采用时空组件、属性组件和融合组件预测公交车辆从起点站到终点站的总时长.其中,利用时空组件学习事物的时间依赖性与空间相关性.利用属性组件学习事物外部因素的影响.利用融合组件融合时空组件与属性组件的输出,预测最终结果.实验结果表明,STPM能够很好地结合卷积神经网络与循环神经网络模型的优势,学习关键的时间特征与空间特征,在公交到站时间预测的误差百分比和准确率上的表现均优于已有的预测方法.     

基于物联网技术的上海市智能公共交通系统

公交信息化是上海市智慧城市建设的重要举措之一,采用物联网技术的智能公共交通系统则是公交信息化的最具有表征性的系统。基于物联网的智能公交系统,由车载终端信息采集系统、信息处理平台、候车亭信息发布系统及智能调度系统组成。为公交信息化提供了具有全局部署的、健全的营运整体解决方案。采用基于GPS和ZigBee的双信标定位提高了车辆定位精度,综合考虑车辆运行即时数据和历史数据的算法提高了公交到站预报的准确性,基于GPS和GIS的智能调度实现了对车辆的实时监控和集中管理。上海市智能公共交通系统投入运行以来,已取得良好的效果。     

基于ZigBee无线网络技术的电子站牌设计

为提高公共交通服务的质量,提出一种基于ZigBee无线网络技术实现的电子公交站牌系统。该系统利用无线通信技术对公交车进行到站检测和信息传递,站点将公交车到站的信息送给主控系统进行处理,并利用LED指示灯进行指示,同时通过Zigbee通信技术实现站点之间的信息传递,达到公交车运行信息在整个运行线路的显示,并在每个站点设计点阵式LED显示屏,实现公共信息显示,为人们出行提供便利。     

基于ZigBee无线网络技术的电子站牌设计

为提高公共交通服务的质量,提出一种基于ZigBee无线网络技术实现的电子公交站牌系统。该系统利用无线通信技术对公交车进行到站检测和信息传递,站点将公交车到站的信息送给主控系统进行处理,并利用LED指示灯进行指示,同时通过Zigbee通信技术实现站点之间的信息传递,达到公交车运行信息在整个运行线路的显示,并在每个站点设计点阵式LED显示屏,实现公共信息显示,为人们出行提供便利。     

基于天地图的智慧公交移动APP设计与实现

针对太原市智慧公交系统建设的需求,基于天地图移动API和IOS平台,研发了一款智慧公交移动APP.APP提供静态公交查询、实时公交查询、周边公交查询和公交换乘查询等公交查询服务和周边兴趣点查询、天气查询和交通管理通知公告等增值服务.解决传统公交运营管理不能满足公众对出行信息的需求问题,做到了智慧出行.     

基于物联网的公交智能停车系统设计

为了节能减排和提高效率,论文提出了基于物联网的公交智能停车系统。系统采用RFID技术实现公交车辆的定位与监控,并通过站台子系统采集站点某车次候车乘客信息,基于无线传感网实现候车乘客与车之间的信息交互,公交司机根据该车次各站点乘客的实时数据智能地在站点停车。公交智能停车系统可以节约能耗,降低车辆磨损,提高运营效率,实现公交运营的绿色化、高效化、智能化。     

基于GPS的自助式高效公交换乘查询系统的研究

本文针对城市公交快速发展的现状,提出了一种基于GPS的自助式高效的公交线路查询系统。分析了公交系统的基本形态、特点,对查询系统的工作流程做出说明。针对传统公交线路查询算法以站点为主的分析方式,提出一种新的公交查询算法,着重说明了站点与线路,线路与线路之间的关系,将公交查询算法的切入点从站点转向各条线路之间的联系,大大减少了系统查询时所分析的目标数量,节省了硬件资源,加快了响应速度。该算法特别适用于手机、PDA等硬件资源并不充裕的便携设备,并具有升级灵活、通用性强等优点。     

基于二部图模型的公交网络路径搜索算法

采用二部图模型描述公交网络,将公交站点和公交线路抽象为二部图中的两类顶点,用参照距离值度量站点间出行路径的长度。考虑换乘因素和距离因素对公交出行者路径选择行为的共同影响,在Dijkstra算法基础上,设计了公交网络最优路径搜索算法。引入迭代惩罚函数,将其进一步扩展为多路径搜索算法。通过算例验证了算法的有效性。     

基于智能手机的校园巴士运行位置实时共享系统

当前很多学校的校园内部已经采用电瓶车等新能源汽车来作为公共的交通工具为教师和学生提供交通便利.本文采用校园巴士的司机自身所携带的智能手机作为采集终端,通过手机APP采集司机的经纬度位置数据,以此作为该台校园巴士的位置信息,利用移动互联网将该位置信息传递给后台.后台则借助于地图服务器,根据不同司机手机所传递过来的位置信息以Web的方式呈现给用户.本系统直接使用司机的智能手机作为校园巴士的位置采集终端,省却了购买专门的获取巴士位置数据的智能终端设备费用,同时可以利用学校的Wi-Fi网络节省移动通信流量,具有成本低、部署快、使用费用低廉、维护简单方便等优点.     

智能公交移动平台实时查询客户端

随着智能手机和高速移动网络的普及,智能公交查询系统作为一个城市化的公共信息平台,可较大程度上方便广大民众的日常出行．目前,Android平台上的公交查询客户端分为两种,一种是查询静态信息,如换乘方案,线路信息等,另外一种是公交实时运行状况的查询．本文在传统设计的基础上,采用本地数据库和HTTP连接双重查询方式,通过解析JSON数据,设计并实现了具有自动刷新功能的移动平台公交实时查询软件．在查询站点信息和线路信息基础上,将线路上即将到站车辆的运行位置信息实时显示在页面上,从而使用户清晰的了解当前公交运行情况,适当调节自己的出行计划,具有较高的现实意义．     

基于城市公共交通移动模型的协作延迟容忍网络路由策略

如何利用有限的传输机会可靠地传送车载服务感知信息是智能交通发展的“瓶颈”问题,利用公共交通中车辆的运动规律,提出基于节点之间机会接触来进行消息的逐跳转发策略,同时结合公共交通系统自身的特点,设计了一种基于公共交通移动模型的协作延迟容忍网络（DTN）路由算法TF。首先,根据公共交通移动模型自身的特点,将公交、长途客车等节点按其运动路径进行分组,提出一种基于固定运动路径分组的DTN路由算法;然后,将出租车、行人类节点定义为自由节点,并设计了一种基于转发因子控制的DTN路由策略作为分组路由机制的补充。仿真结果表明,与Epidemic、Prophet以及SAW路由算法相比,TF路由算法具有较高的消息投递率和较低的平均延迟。     

双轴微机械陀螺仪的移动机器人运动检测系统

为准确获得移动机器人在未知环境的运动状态信息,以提高其运动控制的可靠性与平稳度,本文设计了机器人运动状态的检测传输系统。该系统运用改进的自适应UKF滤波算法来处理双轴MEMS陀螺仪测得的数据,通过以ATmega16为微处理器的CAN总线进行传输。实验表明,改进算法能较好地控制MEMS陀螺仪的随机漂移,较正确地获得机器人的运动状态数据,且CAN总线使数据正确率提高0．3％～0．5％。     

基于改进CURE算法的不确定性移动用户数据聚类

随着云计算、大数据以及移动互联网的发展,移动终端用户数据呈现出数据量大、噪声大、动态性及不确定性增强的趋势,影响了移动用户数据聚类准确率与效率。针对上述问题,提出了一种改进的层次聚类算法CURE。该算法将原有算法中抽样处理数据的方式用Map Reduce函数实现并行化处理,同时结合区间数的概念,将移动用户数据用一个区间表示,计算其区间距离来适应移动用户数据的不确定性特点,从而提高聚类效率与准确率。最后利用MIT Reality项目数据集进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性及可行性,为移动用户数据的进一步利用及用户的个性化推荐提供支持。     

移动Agent在网格中的路径优化算法研究

用移动Agent作为访问网格服务的任务载体,代表服务或者应用程序在各种网格服务间智能地移动,能充分发挥移动Agent的优势,达到提高效率、减少开销的目的.因为网格环境具有自己的特点,因此提出了动态市场旅行商问题（TSP）模型来充分描述移动Agent在网格环境中行为方式,以及移动Agent在该模型中的路径优化算法,这对于指导不同类型移动Agent在网格中的路径选择是很有实用价值的.     

WSN中基于移动Sink的高效数据收集算法

针对无线传感器网络中的数据收集问题,提出一种改进的MWSF算法。该算法结合A*算法求解出移动Sink在传感器节点之间移动的最短路径,利用MWSF算法找到移动Sink所需访问的下一个传感器节点,并与单跳通信范围内的其他传感器节点进行通信,从而收集数据。仿真结果表明,该算法能降低数据溢出发生率,提高网络的数据传输效率。