【摘 要】
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近年来中国经济飞速发展,公共交通遍及到中小城市,但是到站无准确时间,导致市民对乘公交车的兴趣不高。车辆到站时间不准确。所以,能够对中小城市机车到站的时间进行准确的预
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近年来中国经济飞速发展,公共交通遍及到中小城市,但是到站无准确时间,导致市民对乘公交车的兴趣不高。车辆到站时间不准确。所以,能够对中小城市机车到站的时间进行准确的预测是提高市民乘坐公交车的一个重要条件,对交通行业研究与发展具有重要意义。通过运用固定的公式计算出机车行驶的进站、停站和离站的时间,在路上行驶的平均车速,和等待十字路口红灯的时间。将上面所涉及到的所有变量统一作为算法的输入,文章选用RBF算法建立模型,其核心主要是三个主要参数,函数中心,方差和连接权值。针对上述方法的缺点,采用遗传算法对上面三个参数进行优化,建立了到站时间预测的模型。将2路汽车的到站的时间以及其他影响因素进行案例研究,分别运用BP、RBF、GA-RBF算法进行训练分析,为了验证算法的准确性。采用相对误差,绝对误差和绝对系数等指标来帮助验证。经过实际仿真分析,将不同算法得到的数据进行对比,结果得出GA-RBF算法准确率超过90%,并且优于其他两种算法。图31幅;表13个;参51篇。
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