基于粒子群小波神经网络的公交到站时间预测

发布时间：2017-06-19 01:03

  本文关键词：基于粒子群小波神经网络的公交到站时间预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：公交到站时间的实时预测是公交出行信息发布、公交出行诱导、公交动态调度的关键技术.基于公交车辆运行特性分析,将公交到站时间分为路段运行时间和站点停靠时间两部分,并考虑工作日与周末的运行特性差异,最后结合迭代思想提出利用粒子群小波神经网络模型预测公交到站时间.实例分析表明:粒子群算法能有效降低小波神经网络模型的训练误差;结合迭代法使用公交车上一站运行时间作为预测输入能够有效提高预测精度;该预测模型对于公交车在工作日和周末到站时间的预测均能达到较高的精度,平均绝对百分比误差分别为10.82%和9.85%.
【作者单位】： 东南大学交通学院;
【关键词】： 智能交通 公交到站时间预测 小波神经网络 公交 粒子群算法 迭代法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51338003);国家自然科学基金国际合作与交流项目(5151101143)~~
【分类号】：U491.17
【正文快照】： 0引言随着城市化进程的不断推进,机动车保有量快速增长,随之而来的交通拥挤、交通事故频发和交通环境污染问题日益严重.大力发展公共交通,特别是提高公共交通的服务水平,吸引更多的人选择公共交通出行,进而改变居民出行习惯被认为是解决上述问题行之有效的途径[1].公交到站时

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本文编号：461194