摘要
针对公交客流的时变特征,假设当前时刻的客流量仅与历史客流量和发车频率相关,提出一种基于贝叶斯网络的短时公交客流预测模型,给出了节点定义、网络结构与参数学习及推理算法,揭示了它们之间的因果关系;通过南通市301路公交线路某个站点的实际客流调查,利用该模型预测其发展趋势,并与神经网络、支持向量机等预测模型进行比较,验证了其有效性。
出处
《公路与汽运》
2017年第4期20-21,27,共3页
Highways & Automotive Applications
基金
国家自然科学基金资助项目(61503201)
江苏省自然科学基金项目(BK20161280)
教育部人文社会科学研究项目(16YJCZH086)
江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB580011)
南通科技计划项目(GY12016019
GY12015025)