基于状态空间神经网络的短期公交调度模型

• 作者: 季彦婕 邓卫 高瑾
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 短期公交调度 状态空间神经网络 发车间隔 预测
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 82-86,104
• 分类号: U492.2+2
• 字数: 3582字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2010.03.015

摘要

本文从公交线路状态时空变化规律的角度出发,讨论了应用状态空间神经网络模型解决短期公交调度问题的方法.采用能描述实际公交线路状态(包括客流状态以及车辆运行速度等)的网络拓扑结构,结合前一时段的公交线路状态,预测下一时段的状态并选择与其相适应的调度方案.本文以南京市某公交线路的数据作为实例进行模型应用,与BP神经网络和AMRA模型的对比结果显示状态空间神经网络模型能在短期内更好地针对客流空间、时间变化对公交发车间隔进行调整,模型预测精度高,自适应性强,值得推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓卫	东南大学交通学院	157	3214	32.0	49.0
2	季彦婕	东南大学交通学院	39	688	16.0	25.0
3	高瑾	东南大学交通学院	4	5	1.0	2.0