公交线路路段行程时间相关性的贝叶斯推断
应用统计
2024-12-24 v1
摘要
公交线路路段行程时间相关性的估计对许多公交运营应用至关重要，例如时刻表排程、行程时间预测和公交服务评估/改进。以往多数研究依赖于独立假设或简化的局部空间相关结构。然而在现实世界中，公交线路上的路段行程时间可能呈现复杂的相关结构，例如长程相关、负相关和时变相关。因此，在引入强假设之前，基于真实世界公交运营数据对路段行程时间的相关结构进行实证量化与检验至关重要。为此，本文开发了一个贝叶斯高斯模型，利用类公交卡数据估计公交线路的路段行程时间相关矩阵。我们的方法通过借用/整合来自其他公交线路的不完整观测（即带有缺失/不规则值和重叠路段）克服了相关矩阵估计中的小样本问题。接下来，我们提出一种高效的 Gibbs 采样框架，对缺失和不规则值进行边际化，获得相关矩阵的后验分布。我们进行了三个数值实验以评估模型性能。我们首先进行合成实验，结果表明所提方法能准确估计行程时间相关性并给出可信区间。接着，我们利用公交卡数据在真实公交线路上实验；结果显示该线路上同时存在局部和长程相关。最后，我们展示了使用估计的协方差矩阵进行路段和行程行程时间概率预测的应用。
引用
@article{arxiv.2202.09485,
title = {Bayesian inference for link travel time correlation of a bus route},
author = {Xiaoxu Chen and Zhanhong Cheng and Lijun Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.09485},
year = {2024}
}