考虑短期出行需求的公交到站时间信息优化发布开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化的快速发展和公共交通系统的日益完善，公交系统在城市交通中扮演着越来越重要的角色。

为乘客提供准确、及时的公交到站时间信息，不仅可以方便乘客出行安排，提高出行效率，还可以提升乘客对公交服务的满意度，吸引更多人选择公共交通出行，对于缓解城市交通拥堵、改善城市环境具有重要意义。

传统的公交到站时间信息发布往往基于静态的时刻表或历史数据，难以准确反映实时路况、天气变化以及乘客出行需求波动等因素的影响。

2. 本选题国内外研究状况综述

公交到站时间预测和信息发布是近年来智能交通领域的研究热点之一，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在公交到站时间预测方面，主要集中于基于机器学习和深度学习的方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以短期出行需求为切入点，围绕公交到站时间信息优化发布展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.短期出行需求特征分析:分析短期出行需求的影响因素，包括时间特征、天气因素、节假日因素等，利用公交刷卡数据、气象数据等多源数据，构建短期出行需求预测模型，揭示短期出行需求的时空演化规律。

2.公交到站时间预测模型构建:在传统公交到站时间预测模型的基础上，考虑短期出行需求的影响，引入实时路况、车辆运行状态等动态因素，构建更加精准、可靠的公交到站时间预测模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献综述:系统梳理国内外关于公交到站时间预测、信息发布、短期出行需求分析等方面的相关文献，了解研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和方法借鉴。

2.数据收集与处理:收集研究区域的公交刷卡数据、公交车辆gps数据、气象数据、节假日数据等多源数据，对数据进行清洗、整合、预处理，构建适用于本研究的数据集。

3.短期出行需求特征分析:基于多源数据，采用统计分析、机器学习等方法，分析短期出行需求的影响因素，构建短期出行需求预测模型，揭示短期出行需求的时空演化规律。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.聚焦短期出行需求:将短期出行需求作为研究切入点，分析其对公交到站时间预测和信息发布的影响，为提高信息发布的精准性和及时性提供新思路。

2.构建多因素耦合的预测模型:在传统模型的基础上，考虑短期出行需求、实时路况、车辆运行状态等多因素的耦合影响，构建更加精准、可靠的公交到站时间预测模型。

3.优化信息发布策略:研究不同信息发布策略对乘客出行行为的影响，构建考虑乘客出行需求、信息发布成本等多目标优化的信息发布模型，制定科学合理的公交到站时间信息发布策略。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙健,徐瑞华,张卫华.城市公交到站时间预测方法综述[j].公路交通科技,2017,34(03):121-128 135.

[2] 郭雅欣,王笑京,王殿海.基于lstm神经网络的公交车到站时间预测[j].计算机工程与应用,2020,56(12):265-270.

[3] 马寿峰,李萌,张宏达,叶龙.基于深度学习的公交车辆到站时间预测方法[j].计算机工程,2021,47(03):293-300.