基于模糊神经网络的短时公交到站时间预测
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2011年第3期
论文作者:李大铭 赵新良 林永杰 邹难
文章页码:443 - 446
关键词:公交到站时间;短时预测;模糊策略;补偿模糊神经网络;重合线路;
摘 要:研究了中国公交运营特点,利用全球定位系统和电子票务收费系统收集的车辆实时信息,建立了路段和站点补偿模糊神经网络模型,分别预测车辆的路段行驶时间和站点停留时间.路段预测模型的输入是所有重合线路的站点行驶数据,改变了现有预测模型只采用单线路数据的不足.以济南市一条实际公交线路为例,利用VISSIM模拟专用道和非专用道两种道路结构并计算到站时间预测值,结果证明:提出的模型性能明显优于平均值法和卡尔曼滤波法,15min内预测累积误差小于10%,而在公交专用道上误差小于7%.
李大铭1,赵新良1,林永杰2,邹难2
1. 东北大学工商管理学院2. 山东大学控制科学与工程学院
摘 要:研究了中国公交运营特点,利用全球定位系统和电子票务收费系统收集的车辆实时信息,建立了路段和站点补偿模糊神经网络模型,分别预测车辆的路段行驶时间和站点停留时间.路段预测模型的输入是所有重合线路的站点行驶数据,改变了现有预测模型只采用单线路数据的不足.以济南市一条实际公交线路为例,利用VISSIM模拟专用道和非专用道两种道路结构并计算到站时间预测值,结果证明:提出的模型性能明显优于平均值法和卡尔曼滤波法,15min内预测累积误差小于10%,而在公交专用道上误差小于7%.
关键词:公交到站时间;短时预测;模糊策略;补偿模糊神经网络;重合线路;