【摘 要】
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通过对公交车辆行驶特性以及行驶环境的实际分析，本文确立了影响公交车辆行程时间的几个关键因素：天气状况、时间段（高峰／平峰）、交通流量以及路段长度。结合BP神经网络具有的非线
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通过对公交车辆行驶特性以及行驶环境的实际分析，本文确立了影响公交车辆行程时间的几个关键因素：天气状况、时间段（高峰／平峰）、交通流量以及路段长度。结合BP神经网络具有的非线性映射能力、自学习和自适应能力、泛化能力强和萤火虫算法的参数少、操作简单、稳定性好等优点，本文提出一种利用萤火虫算法对BP神经网络进行优化的算法，以减少神经网络的训练时间和提高其预测稳定性。然后利用GPS数据和实时采样数据对神经网络进行训练和建模，实现公交车辆行程时间的准确预测。将该优化算法与传统的BP神经网络算法和卡尔曼滤波算法用MA
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