RBF神经网络在公交行程时间预测中的应用

为提高公交行程时间预测结果准确度、减少预测过程花费时间,提出基于RBF神经网络公交行程时间预测模型。综合分析公交车辆行程时间动静态影响因素后,将网络变量输入模型对行程时间进行预测,以重庆市462公交线路为例,对模型进行验证,对比BP网络预测结果,表明RBF模型在速度和精确度上优于BP网络,具有一定实际应用价值。