1、為乘客提供公交車(chē)路段行程時(shí)間、到站時(shí)間信息能夠有效地提升常規(guī)公交系統(tǒng)的服務(wù)水平。公交車(chē)到站時(shí)間影響因素復(fù)雜，預(yù)測(cè)難度大，而乘客對(duì)公交車(chē)到站時(shí)間實(shí)時(shí)性和精確性要求高，決定了需要對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè)，從而有效地幫助出行者規(guī)劃出行時(shí)間和路線(xiàn)，減少候車(chē)的時(shí)間，緩解焦慮感。
　　文章首先針對(duì)不同的公交車(chē)到站時(shí)間預(yù)測(cè)模型進(jìn)行綜述，之后提出一種基于SVM-Kalman濾波和ANN-Kalman濾波的公交車(chē)到站時(shí)間動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型。模型中，經(jīng)過(guò)良好訓(xùn)練

2、的SVM或ANN模型從歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)得到行程基準(zhǔn)時(shí)間；Kalman濾波動(dòng)態(tài)算法在基于SVM或ANN模型預(yù)測(cè)值的基礎(chǔ)上對(duì)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。
　　為了驗(yàn)證文章提出的動(dòng)態(tài)模型的有效性、可行性，利用深圳市公交車(chē)輛真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，將動(dòng)態(tài)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與單一Kalman模型、單一SVM模型、單一ANN模型結(jié)果進(jìn)對(duì)比，結(jié)果表明，公交車(chē)到站時(shí)間動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高，且時(shí)間效率良好。
　　為了進(jìn)一步提高公交車(chē)到站時(shí)間動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模