基于速度矩阵和人工神经网络的行程时间组合离线预测模型

• 作者: 何利力 蔡火荣
• 来源期刊: 浙江理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 行程时间预测 人工神经网络 智能交通 时空相关性
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 电子与信息技术
• 页码范围: 851-858
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 字数: 5045字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3851.2017.11.016

摘要

根据行程中车辆运行状态的时空相关性,结合矩阵的空间结构,构建了路段-时段平均速度矩阵,以表示车辆在行程中不同时空中的运行状态,并提出了一种基于该矩阵模拟车辆运行的行程时间离线预测模型.在此基础上,为了进一步提高该矩阵预测效果,结合相邻行程间的非线性规律,将路段一时间平均矩阵预测模型与BP神经网络模型相结合,构建出一种行程时间组合预测模型.以湖南中烟工业有限责任公司物流配送数据为数据集进行实验,结果表明:该组合模型的预测效果优于单一模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何利力	浙江理工大学信息学院	93	289	8.0	13.0
2	蔡火荣	浙江理工大学信息学院	2	1	1.0	1.0