基于广义回归神经网络的公交车运行时间预测模型

• 作者: 周敏 姚佼 韩印
• 来源期刊: 交通与运输
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能调度 公交运行时间 影响因素 广义回归神经网络 归一化
• 年，卷（期）: 2013,（z2）
• 所属期刊栏目: 预测技术
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 分类号: U491
• 字数: 4016字
• 语种: 中文

摘要

公交车运行时间预测是先进出行者信息系统(ATIS)的核心,也是城市公共交通智能化调度的关键.研究基于公交车辆实时运行数据,综合考虑公交车站、交通信号等多因素的影响,对公交车路段行驶时间进行预测,提出公交运行时间预测模型;进而在样本数据进行归一化处理的基础上,利用广义回归神经网络建立公交车运行时间的预测模型;通过相关案例分析,证明广义神经网络(GRNN)预测方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周敏	上海理工大学管理学院	10	55	4.0	7.0
2	韩印	上海理工大学管理学院	125	542	12.0	18.0
3	姚佼	上海理工大学管理学院	46	173	7.0	11.0