【摘 要】
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公交站间行程时间具有明显的时段分布特征，且公交车辆是典型的时空过程对象，其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间，在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上
【机 构】
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中山大学工学院,广东省智能交通系统重点实验室
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公交站间行程时间具有明显的时段分布特征，且公交车辆是典型的时空过程对象，其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间，在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上提出其改进算法。通过大量公交GPS数据构造不同时段下具体线路站间行程时间的马尔科夫状态转移矩阵，并对站间行程时间进行状态推导，采用移动误差补偿法对马尔科夫预测值进行动态修正，改进原有的马尔科夫预测算法。以广州市BRT线路B1的实际运行数据对算法进行了验证，结果表明，移动误差补偿改进算法优于基本马尔科夫算法及 BP模型，同时该改进算法还具有实现
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