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原文传递一种基于SVM及H

专利名称：	一种基于SVM及H
摘要：	一种基于SVM及H∞滤波的动态公交车到站时间预测方法，该方法分为两个部分：第一部分是基于SVM方法，利用公交车到达每个站点的历史时间数据库构建SVM模型，确定输入变量的值，预测相邻站点之间的的运行时间；第二部分是基于H∞滤波思想，结合实时公交车运行信息和相邻站点之间的运行时间，预测公交车到达下游每个站点的时间。该方法综合考虑公交车到站时间历史数据和公交车运行实时信息，提高了到站时间预测的精确性；动态预测部分首次引入H∞滤波思想，对噪声统计特性不作任何假设，增强了到站时间预测的鲁棒性；SVM模型构建采用离线方式，解决了到站时间预测的实效性问题。整个方法提高了到站时间预测的精确性、鲁棒性和实效性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	山东大学
发明人：	邢建平;马振良;高亮;黄国俊;刘洋;朱衍波;朱振兴
专利状态：	有效
申请日期：	2011-01-27T00:00:00+0800
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201110028817.6
公开号：	CN102074124A
代理机构：	济南金迪知识产权代理有限公司 37219
代理人：	王绪银
申请人地址：	250100 山东省济南市历城区山大南路27号
主权项：	一种基于SVM及H∞滤波的动态公交车到站时间预测方法，其特征在于，预测方法包括以下步骤：(1)根据公交车到达每个站点的历史时间数据库，对原始数据进行预处理，对预处理数据进行整理得到符合预设记录格式的数据集；(2)通过统计分析的方法对步骤(1)得到的数据集进行分类，得到工作日平峰类数据集、工作日高峰类数据集、周末平峰类数据集和周末高峰类数据集；(3)选取SVM模型构建的输入变量，采用SVM方法对步骤(2)中分类得到的数据集进行SVM模型构建和测试，设定SVM模型的测试精度阈值，若SVM模型的测试精度达到阈值要求，SVM模型构建完成，否则重新构建SVM模型；所述的输入变量包括天气、路段、时间段和日期；历史时间数据库更新后，重复步骤(1)、(2)、(3)对SVM模型进行重新构建和测试；(4)确定输入变量的数值，根据步骤(3)构建完成的SVM模型，得到公交线路上相邻站点之间的的运行时间；(5)根据滤波状态方程和观测方程，结合步骤(4)得到的公交线路上相邻站点之间的运行时间和公交车上自动报站系统提供的实时运行信息，采用H∞滤波方法得到公交车到达下游每个站点的时间，实现动态公交车到站时间预测；所述的实时运行信息包括车辆达站点时间、公交运行线路号、公交到达站点号。
所属类别：	发明专利