城市公共交通
城市公共交通
성시공공교통
URBAN PUBLIC TRANSPORT
2010年
4期
37-40
,共4页
何波%卢耀军%陈旭梅%林国鑫%朱琳
何波%盧耀軍%陳旭梅%林國鑫%硃琳
하파%로요군%진욱매%림국흠%주림
公共交通%行程时间预测%神经网络%卡尔曼滤波法
公共交通%行程時間預測%神經網絡%卡爾曼濾波法
공공교통%행정시간예측%신경망락%잡이만려파법
城市公交车辆行程时间预测是公共交通信息服务和运营调度的重要内容,要求较高的实时性和准确性.本文以智能交通运输系统为背景,通过分析公交车辆的行驶特性,基于改进的神经网络模型,建立了公交车辆动态行程时间预测模型,并对比了三种不同输入变量方案的神经网络预测模型,表明该模型具有良好的适用性.此外,将该方法与卡尔曼滤波法的行程时间预测模型进行比较,结果表明,基于神经网络的动态行程时间预测模型精确度较高.
城市公交車輛行程時間預測是公共交通信息服務和運營調度的重要內容,要求較高的實時性和準確性.本文以智能交通運輸繫統為揹景,通過分析公交車輛的行駛特性,基于改進的神經網絡模型,建立瞭公交車輛動態行程時間預測模型,併對比瞭三種不同輸入變量方案的神經網絡預測模型,錶明該模型具有良好的適用性.此外,將該方法與卡爾曼濾波法的行程時間預測模型進行比較,結果錶明,基于神經網絡的動態行程時間預測模型精確度較高.
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