基于物联网的公交车到站时间智能预测系统.ppt.pptVIP

合肥学院人工智能兴趣小组 合肥学院计算机科学与技术系 基于物联网的公交车到站时间智能预测系统 合肥学院人工智能课外兴趣小组 指导老师：陈圣兵，李正茂 * 合肥学院人工智能兴趣小组 工作分工 软件组 赵天武 周晶晶 王元勋 桑明明 硬件组 吕支众 郑磊 许冉 张奉天 * 合肥学院人工智能兴趣小组 目录 项目背景 1 技术创新点 2 系统设计与实现 3 前景展望 4 * 合肥学院人工智能兴趣小组 出行状况 公交车到站时间不可预知 等车时间长 出行效率低 节能减排 促使市民选择公交出行 减少私车使用频率 响应“低碳”号召 方便出行 节能减排 1、项目背景 --公交车到站时间预测的意义 * 合肥学院人工智能兴趣小组 1、项目背景 -----技术现状 GPS定位技术 （费用高、受覆盖物影响） 车辆定位技术 预测算法 显示 传统方法：平均速度 /高频速度/ 回归分析（精度不高、路况要求高） 人工智能方法：神经网络 * 合肥学院人工智能兴趣小组 2、技术创新点 关键技术 非计算模型 范例推理 预测模型 预测算法 车辆定位 ZigBee技术 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 --依据物联网的系统构架 物联网结构 关键技术 系统结构 有线/无线网络 ZigBee 预测模型/ 范例推理 应用层 网络层 感知层 处理、显示 传输信息 获取车辆信息 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 --预测模型 路况(距离,坡度,…) 车况(速度,动力,…) 停车(人数,方式,…) 到站时间 线路站点 车号 停车时间 到站时间 估 算 高峰期 节假日 决 定 决 定 传统模型 我们的模型 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 --基于范例推理的预测流程 图1-基于范例推理的预测流程 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 --基于ZigBee的定位原理 定位节点 参考节点 图2-基于ZigBee的定位原理 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 --硬件拓扑结构 图3-硬件拓扑结构 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 --硬件实物 图4 -CC2431车载定位模块 实物图： 图5 -车站站点模块 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 图6- 公交车运行的仿真界面 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 图7- 预测结果显示界面 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 图8- 预测结果查询界面 一 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 图9- 预测结果查询界面 二 * 合肥学院人工智能兴趣小组 3、系统设计与实现 图10-预测精度比较曲线 * 合肥学院人工智能兴趣小组 4、前景展望 --硬件优势 设备 芯片价格 信息传递 适用范围 版权 GPS 复杂 100-200元/片 有偿 空旷场地 美国 ZigBee 简单 约2美元/片 免费 所有道路 开发者 表1 ZigBee与GPS的比较 * 合肥学院人工智能兴趣小组 4、前景展望 --软件优势 技术领先 1 采用范例推理技术，模仿人类的预测方式 预测精度 2 精度较高，可以达到误差一分钟以内 适用范围 3 范围很广，不受道路类型等因素的限制 * 合肥学院人工智能兴趣小组 4、前景展望 --社会效益 实际调查、参考资料 100%--提供到站预测很有必要 52.4%--会因此改变出行方式 碳排放计算器、参考资料 合肥市每年减排 CO2 474万吨 社会、经济效益不可估量 * 合肥学院人工智能兴趣小组 4、前景展望 --发展方向 显示终端多元化 手机互动 语音提醒 实时掌握公交车运行情况，站台0等待，真正实现公交物联网 发展方向 * 合肥学院人工智能课外兴趣小组 * 合肥学院人工智能兴趣小组 合肥学院计算机科学与技术系