基于量子神经网络的公交客运量预测

• 作者: 付青松 孙棣华 李永福
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 量子神经网络 预测 公交客运量
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 96-99,111
• 分类号: TP393|U491
• 字数: 2259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425-B.2011.02.019

摘要

为了对公交线路客运量进行有效预测,以便制定线路运营计划、合理规划运营线路和优化公交运营调度,通过分析公交客运量数据特性,提出一种基于量子神经网络的公交客运量预测模型,并在训练过程中动态调整量子间隔,以响应公交客流数据的强随机性.实验结果表明,该预测模型能够较好地适应公交客运数据的特性,相对误差低于10%,且预测精度较BP神经网络有显著提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙棣华	重庆大学自动化学院	114	1749	23.0	35.0
2	李永福	重庆大学自动化学院	16	290	8.0	16.0
3	付青松	重庆大学自动化学院	2	13	2.0	2.0