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基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化
| 题名： | 基于神经网络客流预测的高峰期公交时刻表优化 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 谷金晶;江志彬; |
| 关键词： | 智能交通；BP神经网络；RBF神经网络；时刻表优化；评价模型 |
| 摘要： | 为了加强公交发车时刻与高峰期客流需求波动间的协调性,需要依据实时客流需求进行时刻表优化。根据IC卡采集到的上车乘客数据,分别采用BP神经网络和RBF神经网络算法预测计算得到断面客流量。兼顾优化决策和评价模型,设计完善了基于客流预测的公交时刻表动态优化流程。计算文山市公交线路客流数据,发现案例中采用RBF神经网络预测得到的断面流量精度较BP神经网络高出4.9%。基于RBF神经网络和BP神经网络预测客流需求优化的公交时刻表与现状运行时刻表相比,乘客出行成本分别降低了4.11%和1.35%,企业运营成本分别降低 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版年： | 2017 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 109-114 |
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