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题名基于RBF-BP协作神经网络的公交行程时间预测
被引量：1
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作者
黄明芳
郑娜英
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机构
闽江学院经济与管理学院
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出处
《闽江学院学报》
2017年第5期100-107,共8页
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基金
福建省中青年教师教育科研项目"福州轨道交通与常规公交换乘接驳研究"(JAT160381)
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文摘
为利于公交乘客合理化制定日常出行计划,缩减未知的候车时长,进而提升公交出行吸引力.针对公交行程时间动静态影响因素展开综合性分析,以平潭综合实验区3路公交部分路线为例,构建基于RBF-BP协作神经网络的公交行程时间预测模型,应用MATLAB语言编程进行预测,结果显示在同一状态的公交运行情况下,尤其在样本数据较少时,RBF-BP协作神经网络预测精度更优于BP神经网络、RBF神经网络,具有一定的实际应用价值.
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关键词
公交行程时间
动静态因素
RBF-BP协作神经网络
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Keywords
bus travel time
dynamic and static factors
RBF-BP neural network
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分类号
U491
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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