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以公交车IC 卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定ELM输入参数维度,并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数;最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明:所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内,并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析,发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能. 相似文献
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众所周知,城市公交系统是城市的窗口,其工作的质量与效率会直接影响到人民的日常生活和工作.利用现代计算机和通讯技术,实现公交IC卡收费系统能显著提高企业的现代化管理水平,为公交运营管理提供科学准确的数字信息,获得明显的社会和经济效益,同时也为城市一卡通打下基础. 相似文献
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高速公路收费的通行券概述。非接触式IC卡的内部构成及其优点,以及在高速公路收费工作中的应用。 相似文献
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