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基于近邻和SVM的公交停靠时间预测
引用本文:霍豪,郑长江,沈金星.基于近邻和SVM的公交停靠时间预测[J].交通运输工程与信息学报,2021,19(3):59-66.
作者姓名:霍豪  郑长江  沈金星
作者单位:河海大学,土木与交通学院,南京210098
摘    要:为提高公交行程时间预测的准确性,提升公交系统的整体服务水平,提出了一种公交车站点停靠时间预测模型.在考虑上下车人数、在车人数和天气状况等因素对公交停靠时间的影响下,采用训练集样本预筛选操作,分析样本筛选过程中不同抽样率对预测效果的影响,比较基于不同核函数的支持向量机在预测精度上的差异.选取佛山市301路公交线中有代表性的10个站点,用以检验基于近邻的支持向量机模型的预测效果,并分析不同站点的特性.试验结果表明,所提出的模型可以达到较高的预测精度,决定系数为0.4255,均方根误差为9.4737,且计算时间与不进行预筛选时相比,降低约40%.训练集数据的预筛选过程可以缩短模型的计算时间并且降低预测误差,而基于线性核函数的支持向量机比基于其他核函数的预测效果更好.

关 键 词:交通工程  预测模型  支持向量机  停靠时间  城市公交

Prediction of Bus Dwell Time Using Support Vector Machine Based on Near Neighbors
HUO Hao,ZHENG Chang-jiang,SHEN Jin-xing.Prediction of Bus Dwell Time Using Support Vector Machine Based on Near Neighbors[J].Journal of Transportation Engineering and Information,2021,19(3):59-66.
Authors:HUO Hao  ZHENG Chang-jiang  SHEN Jin-xing
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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