城市常规公交车行程时间预测方法

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摘要：为有效解决城市常规公交车行程时间预测精度不足而导致的公交吸引力下降问题，本文构建了基于PSO优化BP神经网络的城市常规公交车行程时间预测模型。首先，通过文献综述及实测数据分析城市常规公交车辆的运行特征，筛选站点距离、路段所在区域、站点停靠时间、行驶车速、站点间信号灯数量、站点间红灯停留时间作为预测模型的输入变量；其次，在构建基于BP神经网络的城市常规公交车行程时间预测模型的基础上，借助PSO算法的全局搜索能力对BP神经网络预测模型的初始权值和阈值进行优化，并据此设计了基于PSO算法优化BP神经网络的城市常规公交车行程时间预测步骤；最后，以成都市147路常规公交车行程时间为例进行验证。（剩余8676字）