本文關(guān)鍵詞： LSTM網(wǎng)絡(luò) 公交到站時間預(yù)測 深度學(xué)習(xí) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遷移學(xué)習(xí)　出處：《青島大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：公交到站時間預(yù)測是城市居民出行服務(wù)的需要,是廣大乘客最關(guān)心的交通信息之一,它的預(yù)測準(zhǔn)確度直接影響著乘客對公交系統(tǒng)的滿意度,預(yù)測準(zhǔn)確度的提高可以節(jié)約廣大乘客的等待時間,從而提高出行效率,進(jìn)而提升公交系統(tǒng)的服務(wù)水平,吸引更多乘客乘坐公交車,有利于解決交通擁堵問題。本文針對公交到站時間預(yù)測問題進(jìn)行了研究,公交到站時間既與當(dāng)前到站時間有關(guān),又與歷史同期數(shù)據(jù)相關(guān),基于此本文根據(jù)深度學(xué)習(xí)中的LSTM網(wǎng)絡(luò)模型在時間序列處理方面的優(yōu)點,構(gòu)建了基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的公交到站時間預(yù)測模型,并通過實驗的方法驗證了此模型的有效性與可實施性。本文的主要工作如下:1.將現(xiàn)有多種公交到站時間預(yù)測模型進(jìn)行介紹。詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LSTM網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu),分析并總結(jié)影響公交到站時間的靜態(tài)、動態(tài)因素。2.建立了基于LSTM的公交到站時間預(yù)測模型。以青島市公交到站時間預(yù)測為例,在對數(shù)據(jù)進(jìn)行了缺失值及歸一化處理的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于LSTM的公交到站時間預(yù)測模型,并對青島市公交車到站時間進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明了此預(yù)測模型的可行性與有效性。3.優(yōu)化模型。為了提高模型的預(yù)測精度,對模型進(jìn)行了優(yōu)化,最后面對特定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本比較少的問題,通過遷移學(xué)習(xí)的方式對數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充,來提高網(wǎng)絡(luò)模型的性能,進(jìn)而提高預(yù)測準(zhǔn)確度。
[Abstract]:Bus arrival time prediction is the need of urban residents travel service, is one of the most concerned traffic information of the majority of passengers, its prediction accuracy directly affects the passenger satisfaction to the bus system. The improvement of prediction accuracy can save the waiting time of the vast number of passengers, thus improve the travel efficiency, and then improve the service level of the public transport system, and attract more passengers to take the bus. In this paper, the problem of bus arrival time prediction is studied. The bus arrival time is not only related to the current arrival time, but also related to the historical data. Based on this, according to the advantages of LSTM network model in deep learning in time series processing, a bus arrival time prediction model based on LSTM network is constructed. The main work of this paper is as follows: 1. The existing bus arrival time prediction models are introduced. The related contents of the in-depth learning and follow are introduced in detail. The content and structure of loop neural network and LSTM network, The static and dynamic factors affecting bus arrival time are analyzed and summarized. 2. A bus arrival time prediction model based on LSTM is established. Taking Qingdao bus arrival time prediction as an example, the missing values and normalized data are processed. The bus arrival time prediction model based on LSTM is constructed, and the bus arrival time in Qingdao is forecasted. The results show that the prediction model is feasible and effective. In order to improve the performance of the network model and improve the prediction accuracy, the model is optimized, and the data set is expanded by migration learning for the problem of fewer training data samples.
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;U491.17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1499877