基于IC卡和RBF神经网络的短时公交客流量预测

发布时间：2017-09-01 09:11

  本文关键词：基于IC卡和RBF神经网络的短时公交客流量预测

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【摘要】：在公交客流量特性分析基础上,通过IC卡获取了实时公交客流量数据;结合GPS数据,利用OD反推法分析了实时客流分布;进而建立了基于IC卡和RBF神经网络的短时公交客流量预测模型并介绍了具体预测过程。对重庆市841公交线路进行了实例分析,得到上下车客流真实值与预测值的平均绝对相对误差均小于1.5%,实例计算结果表明该模型能获取实时客流数据,预测精度高,具有一定的实际应用价值。
【作者单位】： 重庆交通大学交通运输学院;重庆交通大学重庆山地城市交通系统与安全实验室;贵州交通职业技术学院信息工程系;
【关键词】： 交通运输工程 IC卡信息 GPS数据 RBF神经网络 短时公交客流 客流预测
【基金】：国家外国专家局2011教科文卫引智项目计划(What011201)
【分类号】：U491.17
【正文快照】： 0引言为解决越来越严重的城市交通拥堵问题,大力发展公共交通是有效的手段之一。为了达到这个目的,保障公交系统在不同环境中始终高效有序的运营,首先需要一个良好的公交运营管理方案,在此基础上进行有效的运营调度,这就需要更多的公交信息和有效的预测。而针对公交运营的短时

【参考文献】

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本文编号：771193