Bus Arrival Time Prediction: a Case Study for Almaty

2021

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist50301.2021.9465963
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The accurate bus arrival time information is crucial to passengers for reducing waiting times at the bus stop and improve the attractiveness of public transport. GPS-equipped buses can be considered as mobile sensors showing traffic flows on road surfaces. In this paper, we present an approach that predicts bus arrival time using historical bus GPS information and the real-time situation on the road. In this study, we divide bus arrival time into bus dwelling time at bus stops and bus travel time between stations and predict each of them separately. The clustering approach is used to predict the travel time between stations, and then for each cluster, we apply LSTM NN to predict walking time between stations. The latency at each bus stop we evaluate by historical dwelling time and using location analysis to find the importance of the bus stop as a point of interest during prediction time. The study is trained and tested on GPS data collected from 1200 buses in a period of 3 months.