基于實時信息的公交乘客出行路徑搜索算法研究.pdf

1、作為城市系統的重要組成部分，公共交通系統正發(fā)揮著越來越重要的作用。智能交通系統的發(fā)展，特別是先進的出行者信息系統的發(fā)展，使得為出行者提供更加高效快捷的公共交通服務成為可能。通過高效的滿足出行者的出行需求，引導出行者按最優(yōu)路徑出行，可以減少出行者的時空成本，另一方面也減少了城市公共資源的消耗。隨著通信技術、地理位置采集技術、數據處理技術在交通系統的廣泛應用，如何確定出行者最優(yōu)的出行路徑越來越受到國內外研究者的重視。
　　本文先通過對

2、部分城市的居民出行數據分析，得出了城市出行者出行規(guī)律及出行需求，并對出行者可接受的出行換乘次數，出行路徑選擇要素，公交站點候車時間等方面進行了具體分析，總結出乘客一般出行可接受的路徑條件。在公共交通系統中，實時信息的獲取使得出行者有可能更加精確地確定出發(fā)行程時間，選擇出行時間短的路徑。在這個過程中存在一個關鍵問題是公交車行程時間的預測，行程時間能否準確預測直接影響提供給出行者的路徑建議是否準確。本文對神經網絡預測中涉及到的各參數都進行了

3、對比分析，最終得出一個綜合考慮精度和預測時間的神經網絡模型。本文在出行者出行路徑選擇算法上，給出了基于實時信息的優(yōu)化路徑算法，構建的公交網絡中包含了公共自行車系統等多種公交方式。算法共分為兩個部分:預先計算和實時搜索。在預先計算中，對給定的公共交通網絡，應用改進的K短路算法，計算所有潛在出行節(jié)點之間距離的K短路。在實時搜索中，根據出行者實際需求及預測到的公交車行程時間，給出出行時間最短的出行建議集選取策略。同時考慮到實時系統失效時的替代