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基于Spark的公交车到站时间预测系统的设计与实现
| 论文题名： | 基于Spark的公交车到站时间预测系统的设计与实现 |
| 关键词： | 公交车;到站时间预测系统;软件设计;数据处理 |
| 摘要： | 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，中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。 |
| 作者： | 樊田梅 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 马学彬 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 内蒙古大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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