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基于遗传算法与LS-SVM的公交串车预测
| 题名： | 基于遗传算法与LS-SVM的公交串车预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 赵君豪 李志恒 于海洋 刘清祥 方洁 张锦旺 |
| 作者单位： | 清华大学清华-伯克利深圳学院 深圳 518055 清华大学深圳研究生院物流与交通学部 深圳 518055 深圳市东部公共交通有限公司营运部 深圳 518000 深圳市易行网交通科技有限公司交通研究部 深圳 518052 4 |
| 关键词： | 公交串车预测 车头时距 遗传算法 最小二乘法支持向量机 |
| 摘要： | 公交串车是一种不利的交通现象，会导致运力浪费、线网承载能力不足、乘客等待时间增加等状况发生。公交串车的发生与公交调度相关，通过对车辆串车的监测与预测是预防公交串车的有效手段。本文在对影响串车的因素进行了分析的基础上，基于遗传算法和LS-SVM 建立公交串车预测模型，模型计算量少、预测精度高同时有一定泛化能力；以深圳市的公交IC 卡数据为基础，进行算例分析，提取出模型所需的以公交班次为单位的行驶数据；基于行驶数据获取车头时距、上下车人数、站间行驶时间等特征参数；通过相关性分析确定上游车头时距、上下车人数、站间行驶时间作为下游站点车头时距预测模型的输入变量，并输入模型进行训练和测试；将模型预测结果与KNN、神经网络、随机森林的结果进行比较，结果表明本文模型在算例上预测精度最高，效果最优。 |
| 会议日期： | 20181107 |
| 会议举办地点： | 天津 |
| 会议名称： | 第十三届中国智能交通年会 |
| 出版日期： | 2018-11-07 |
| 母体文献： | 第十三届中国智能交通年会论文集 |
| 分类号： | U49 TS1 |
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