【摘 要】
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随着私家车辆的逐渐增多,城市中出现道路拥堵的现象越来越严重。为缓解这种现象带来的影响,政府提倡环保出行,因此乘坐公交成为人们出行的最佳选择之一。这既能有效地减少城
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随着私家车辆的逐渐增多,城市中出现道路拥堵的现象越来越严重。为缓解这种现象带来的影响,政府提倡环保出行,因此乘坐公交成为人们出行的最佳选择之一。这既能有效地减少城市的拥堵现象,同时也能减少城市的环境污染。但是,我国的公共交通普遍存在着等车时间长、准点率不高的问题,影响了乘客的乘车体验。为解决公交车存在的到站时间预测不准的问题,本文提出了一种基于遗传算法的BP神经网络模型来预测公交车到达站点的时间,从而使得乘客能够合理规划外出时间。为了提高预测公交到站的时间,故本文搭建了Spark分布式平台以此减少预测时间。本文所用数据是由呼和浩特市公交公司提供,从采集到的数据中提取出多条公交线路的数据,并预测公交车连续多站的到站时间。预测结果表明,在公交车多站预测中,到站时间的平均预测绝对误差小于210秒,MAPE的值在22%以下,RMSE的值在380秒以下,其预测结果在实践中可用。
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