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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

张洋 程恩

厦门大学学报(自然科学版)2017,Vol.56Issue(3):442-448,7.
厦门大学学报(自然科学版)2017,Vol.56Issue(3):442-448,7.DOI:10.6043/j.issn.0438-0479.201605006

基于ε-支持向量机回归的快速公交到站时间预测

The Bus Rapid Transit Arrival Time Prediction Based on ε-SVR

张洋 1程恩2

作者信息

  • 1. 厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005
  • 2. 福建信息职业技术学院,福建福州350003
  • 折叠

摘要

Abstract

In this article,we select ε-support vector machine regression (e-SVR) algorithm to predict the bus rapid transit (BRT)arrival time,in order to improve the public transport on time.The bus stop time and road travel time models are established.During the modeling process,seven dimensional features such as the headway,time,weather etc.,are chosen as model inputs.Artificial investigation method is used to collect the data of Xiamen BRT-1.These data are normalized during the modeling process.Simulation results show that the model can accurately predict bus running time of Xiamen BRT-1.Results verify that weather factors exert the highest influence on the arrival time of Xiamen BRT-1.

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

Key words

support vector regression/bus rapid transit/arrival time/stop time/headway

分类

交通工程

引用本文复制引用

张洋,程恩..基于ε-支持向量机回归的快速公交到站时间预测[J].厦门大学学报(自然科学版),2017,56(3):442-448,7.

基金项目

福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JA15673) (JA15673)

厦门大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

0438-0479

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