公交行程时间预测中RBF神经网络的有效运用分析

• 作者: 马林宏
• 来源期刊: 电脑迷
• 关键词: 公共交通 行程时间 预测 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（20）
• 所属期刊栏目: 网络天地
• 页码范围: 206,197
• 页数: 2页
• 字数: 2836字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-528X.2017.20.186

摘要

为了能够提高公交行程时间预测结果的准确度,减少预测过程所需要花费的时间,相关专家部门就提出了给予RBF神经网络公交行程时间预测模型.通过对公交车辆的行程时间动静态影响因素进行详细的研究和分析之后,将相关的网络变量输入模型,从而更加准确的对相关的行程时间进行准确的预测.通过研究分析可以发现,这种公交行程时间预测方法相对是比较好的,测量准确度比较高,具有很强的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马林宏		2	0	0.0	0.0