【摘 要】
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为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型.基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means聚类及马尔科夫链
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海海事大学交通运输学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71804127).
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为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型.基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间.以上海市791路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4种模型进行比较.结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传
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