城市常規(guī)公交車行程時(shí)間預(yù)測(cè)方法

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摘要：為有效解決城市常規(guī)公交車行程時(shí)間預(yù)測(cè)精度不足而導(dǎo)致的公交吸引力下降問題，本文構(gòu)建了基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市常規(guī)公交車行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型。首先，通過文獻(xiàn)綜述及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析城市常規(guī)公交車輛的運(yùn)行特征，篩選站點(diǎn)距離、路段所在區(qū)域、站點(diǎn)?？繒r(shí)間、行駛車速、站點(diǎn)間信號(hào)燈數(shù)量、站點(diǎn)間紅燈停留時(shí)間作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量；其次，在構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市常規(guī)公交車行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，借助PSO算法的全局搜索能力對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，并據(jù)此設(shè)計(jì)了基于PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市常規(guī)公交車行程時(shí)間預(yù)測(cè)步驟；最后，以成都市147路常規(guī)公交車行程時(shí)間為例進(jìn)行驗(yàn)證。（剩余8676字）