【摘 要】
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随着城市的高速发展和居民的生活水平不断提高,市民出行需求与日俱增,公共交通的发展对城市水平发展带来了巨大的推动作用。目前公交调度往往依靠历史数据和人工经验来进行规划,具有滞后性和效率低等缺点,难以根据市民的出行情况安排发车时刻表。本文通过对公交大数据挖掘和分析,提出一种基于遗传算法（GA）优化长短时记忆网络（LSTM）参数的公交站点客流预测模型;基于预测客流数据,提出一种优化换乘效率的公交发车时刻
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随着城市的高速发展和居民的生活水平不断提高,市民出行需求与日俱增,公共交通的发展对城市水平发展带来了巨大的推动作用。目前公交调度往往依靠历史数据和人工经验来进行规划,具有滞后性和效率低等缺点,难以根据市民的出行情况安排发车时刻表。本文通过对公交大数据挖掘和分析,提出一种基于遗传算法（GA）优化长短时记忆网络（LSTM）参数的公交站点客流预测模型;基于预测客流数据,提出一种优化换乘效率的公交发车时刻表优化模型,论文的主要成果如下:（1）公交站点客流预测模型。基于公交大数据分析和挖掘,本文提出一种公交站点客流预测模型（GA-LSTM）,该模型使用LSTM进行公交站点客流预测,并在LSTM的基础上应用遗传算法对时间步长、神经元数和学习率进行寻优,提高了公交站点客流预测的准确度,避免陷入局部最优。（2）公交发车时刻表优化模型。为了解决乘客换乘等待时间长的问题和调整发车时刻表给乘客出行计划带来的影响,本文提出一种以最大化协同换乘人数和最小化时刻表变动为目标的公交发车时刻表优化模型,该模型属于NP-hard问题,所以为了提高求解速度,模型实现了多目标遗传算法进行搜索最优发车时刻表。本文通过结合公交大数据分析和机器学习模型,对公交站点客流进行预测。在预测客流的基础上,使用公交发车时刻表优化模型对现有发车时刻表优化。通过实验验证分析,GA-LSTM相较于循环神经网络（RNN）和BP神经网络减少了预测误差,可以为公交运营提供有效数据支持。经过多目标遗传算法搜索出帕累托最优解后,选取拥挤度最高的发车时刻表进行分析,时刻表优化后提升了公交的可协同换乘人数和可协同换乘车次。综上所述,基于客流预测的公交时刻表优化模型为公交企业应对客流变化及时调整发车策略提供了一种有效的手段,可提高公交企业的决策效率。
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