本文選題：智能交通系統(tǒng) + 公共交通　； 參考：《廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：通過對(duì)公交車輛行駛特性以及行駛環(huán)境的實(shí)際分析,本文確立了影響公交車輛行程時(shí)間的幾個(gè)關(guān)鍵因素:天氣狀況、時(shí)間段(高峰/平峰)、交通流量以及路段長(zhǎng)度。結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力、泛化能力強(qiáng)和螢火蟲算法的參數(shù)少、操作簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),本文提出一種利用螢火蟲算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的算法,以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間和提高其預(yù)測(cè)穩(wěn)定性。然后利用GPS數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)采樣數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和建模,實(shí)現(xiàn)公交車輛行程時(shí)間的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。將該優(yōu)化算法與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和卡爾曼濾波算法用MATLAB分別仿真測(cè)試,對(duì)比結(jié)果顯示,該算法對(duì)公交行程時(shí)間的預(yù)測(cè)具有更高的準(zhǔn)確性且結(jié)果更加穩(wěn)定。
[Abstract]:Based on the actual analysis of the driving characteristics and driving environment of public transport vehicles, several key factors affecting the travel time of public transport vehicles are established in this paper: weather condition, time period (peak / peak, traffic flow and length of section). The BP neural network has the advantages of nonlinear mapping ability, self-learning and adaptive ability, strong generalization ability, less parameters of the firefly algorithm, simple operation, good stability and so on. In this paper, an algorithm for optimizing BP neural network using firefly algorithm is proposed to reduce the training time and improve the prediction stability of neural network. Then GPS data and real-time sampling data are used to train and model the neural network to realize the accurate prediction of bus travel time. The optimization algorithm is compared with the traditional BP neural network algorithm and the Kalman filter algorithm respectively by MATLAB simulation. The comparison results show that the algorithm has higher accuracy and more stable results in the prediction of bus travel time.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)土木與交通學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51308227) 廣東省交通運(yùn)輸廳科技項(xiàng)目(科技-2015-02-076)
【分類號(hào)】：U491.17;TP18

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本文編號(hào)：1921195