基于趋势的链路旅行时间估计方法

从历史公交车的轨迹中可以发现,随着公交车在路线上行驶,车距偏差会增大。 当无法使用公交车上的控制装置时,根据公交车的行驶状态判断,随后的公交车将保持向其前一辆车的移动趋势,无论是靠近,远离还是稳定。 提出了一种基于趋势的链路旅行时间估计模型,并在模型中引入了三种基于趋势的校正,即长期趋势,短期趋势和组合趋势。 然后,进行了对比实验,在该对比实验中,运行状态的边界是一个控制变量,以显示基于趋势的模型在不同边界值下的性能。 实验结果表明,随着边界值的增加,基于趋势的模型对基于历史数据的模型的改进程度先增大,然后减小,最后收敛为零。 校准了基于趋势的模型的最佳边界值,通过旅行的净次数增加和净平均绝对误差的减少来判断,结果表明,基于长期和组合趋势的模型具有较低的最优值边界和更高的优化潜力,并且更快地变得足够稳定,这使得基于短期趋势的模型缺乏竞争力。 DOI:10.1061 /(ASCE)TE.1943-5436.0000486。