在城市公交网络运行中,公交车的站点间行程时间会受到道路和环境条件的影响.本文对公交车运行过程中的车辆速度特征、道路特征及天气特征等进行了分析.建立了基于特征的LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)公交行程时间预测模型,通过调整LightG-BM算法中的相关参数,以分配各个影响特征和因素的权重大小.然后利用天津市某条公交线路24天的公交车GPS数据对模型进行了训练和验证,并与基于历史平均值和卡尔曼滤波的行程时间预测模型进行对比.比较结果表明,LightGBM模型在MAE(Mean Absolute Error)和MAPE(Mean Absolute Percentage Error)这两个指标上均大幅度优于其他两个模型,说明LightGBM模型在公交车行程时间预测上具有很好的稳定性和应用前景.
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