基于模糊神经网络的短时公交到站时间预测

• 作者: 李大铭 林永杰 赵新良 邹难
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 443-446
• 分类号: U491
• 字数: 3402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2011.03.035

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%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵新良	东北大学工商管理学院	18	96	5.0	9.0
2	邹难	山东大学控制科学与工程学院	17	286	11.0	16.0
3	林永杰	山东大学控制科学与工程学院	3	45	3.0	3.0
4	李大铭	东北大学工商管理学院	4	42	3.0	4.0