基于小波神经网络模型的公交客流预测

• 作者: 孙帆 张涛 晋民杰 贾庆林
• 来源期刊: 武汉轻工大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 客流量 传统的BP神经网络模型 小波神经网络预测模型 预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 科学研究
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: U491.1
• 字数: 2671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-7386.2020.03.010

摘要

为预测更精确的客流量数据,达到公交出行的最佳效果.首先结合小波变换理论及BP神经网络的相关知识,建立一种基于小波神经网络的预测模型;其次选取某个城市的公交IC卡刷卡数据作为样本来源,应用小波神经网络模型,以及传统的BP神经网络模型对其进行预测与对比分析.结果发现小波神经网络预测模型预测精度、拟合度均有所提高,具备适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	晋民杰	太原科技大学交通与物流学院	75	190	6.0	12.0
2	张涛	太原科技大学交通与物流学院	11	17	3.0	3.0
3	贾庆林	太原科技大学交通与物流学院	1	0	0.0	0.0
4	孙帆	太原科技大学交通与物流学院	1	0	0.0	0.0