基于ε-支持向量机回归的快速公交到站时间预测

张洋; 程恩

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基于ε-支持向量机回归的快速公交到站时间预测

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选择ε-支持向量机回归(ε-SVR)算法预测快速公交(BRT)车辆的到站时间,以提高公共交通的准点性.分别对BRT的停靠时间和路段行驶时间建立模型.根据分析,在停靠站时间预测建模过程中选取车头时距、时段、天气等7维特征向量作为模型输入,采用人工调查法,对厦门BRT-1路的数据进行采集,归一化处理后建模.仿真结果显示该模型能够比较准确地预测厦门BRT-1路的运行路线到站时间,并验证天气因素对该线路的到站时间预测影响最大.

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来源
《厦门大学学报：自然科学版》 |2017年第3期|442-448|共7页
作者
张洋; 程恩;
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作者单位

厦门大学信息科学与技术学院;

福建信息职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类交通系统;
关键词
支持向量机回归; 快速公交; 到站时间; 停靠时间; 车头时距;

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