随着城市化进程加快，公共交通系统的效率直接影响市民出行体验。公交到站预测作为智能交通的核心功能之一，其准确性直接关系到乘客的候车时间规划与整体满意度。近年来，我们通过算法优化实践，显著提升了预测系统的性能。

传统预测模型主要依赖历史到站数据与固定路线规划，但实际运行中易受交通状况、天气变化等动态因素影响。我们通过引入多源实时数据融合技术，整合GPS定位、交通流量监测、天气API等数据流，构建了动态权重调整机制。实验表明，实时数据的引入使高峰时段预测误差降低23%。

在算法层面，我们采用混合建模策略：

1. 基于时间序列分析的ARIMA模型处理周期性规律

2. 随机森林算法处理非线性影响因素

3. LSTM神经网络捕捉长短期依赖关系

通过特征工程筛选出12个关键变量，包括路段拥堵指数、前后车距、站点上下客速率等。模型集成后，在测试集上达到92.3%的15分钟内准确率，较单一模型提升18%。

系统部署时采用微服务架构，预测服务响应时间控制在200ms内。通过A/B测试发现，将预测结果以"±2分钟"区间形式展示，比精确到秒更能提升用户信任度。目前该方案已在3个城市落地，日均服务查询量超200万次。

未来我们将探索强化学习在动态调整中的应用，并尝试融合车载物联网设备的实时机械状态数据，进一步突破预测精度瓶颈。公交预测算法的持续优化，不仅是技术迭代，更是智慧城市以人为本的重要实践。