基于BP神经网络的公交车到站时间预测

谢 炜

(中国石油大学胜利学院高等教育研究与评价中心,山东东营257061)

基于BP神经网络的公交车到站时间预测

谢 炜

(中国石油大学胜利学院高等教育研究与评价中心,山东东营257061)

公交车到站时间预测是城市公共交通智能化发展的首要需求。基于公交车的历史数据和实时数据,综合考虑公交车运行所处时段、天气状况和工作日时段等全局性因素和交通密度、交通流量、车辆排队长度等区域性因素的影响,增加了同路车的上下行到站信息参数,对公交车到站时间进行预测,提出了基于BP神经网络的预测模型。研究结果表明,BP神经网络能够较准确预测公交车到站时间。

GPS;BP神经网络;公交车到站时间;预测

目前我国的城市化进程不断加速,城市交通道路网络不断完善,但是道路的供给能力仍无法满足交通需求量的快速增长。优先发展城市公共交通,鼓励市民公交出行是目前行之有效的解决办法。市民如何能提前获取公交车的到站时间,并根据个人情况优先选择不同的公交车出行,减少乘车时间,成为城市公共交通智能化发展的首要需求。先进的公共运输系统(APTS)和先进的出行者信息系统(ATIS)为预测公交车辆运行时间提供了基础,不仅提高了公交车资源使用效率、方便了市民公交出行,而且间接减少了城市交通的拥堵。然而城市公交车到站时间具有复杂的非线性特征,利用传统的指数平滑法等无法做到准确预测,笔者利用计算机科学的神经网络的非线性映射能力来实现其精确预测。……