【摘 要】
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准确的公交到站时间预测对提高乘客的出行效率以及改善公交系统的服务水平具有重要的意义。相对于传统的预测方法,本文提出了一种基于长短时记忆(long short-term memory,LST
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金项目】
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上海车路协同系统(CVIS)标准体系和系列标准编制研究课题支持,项目号:15DZ0501800
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准确的公交到站时间预测对提高乘客的出行效率以及改善公交系统的服务水平具有重要的意义。相对于传统的预测方法,本文提出了一种基于长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的公交到站时间预测方法,包括网络模型结构的设计,参数的选择,数据的处理以及网络的训练和预测,并用相关指标对模型的预测性能进行评价。此外,还就单层LSTM模型和两层LSTM模型下网络的预测情况进行了比较与分析。最后用实测数据进行验证,结果表明,文中方法能够有效地预测公交到站时间,预测精度较高。
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