本文選題：智能交通系統(tǒng) + 公共交通��； 參考：《廣西師范大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：通過對公交車輛行駛特性以及行駛環(huán)境的實際分析,本文確立了影響公交車輛行程時間的幾個關鍵因素:天氣狀況、時間段(高峰/平峰)、交通流量以及路段長度。結合BP神經網絡具有的非線性映射能力、自學習和自適應能力、泛化能力強和螢火蟲算法的參數(shù)少、操作簡單、穩(wěn)定性好等優(yōu)點,本文提出一種利用螢火蟲算法對BP神經網絡進行優(yōu)化的算法,以減少神經網絡的訓練時間和提高其預測穩(wěn)定性。然后利用GPS數(shù)據(jù)和實時采樣數(shù)據(jù)對神經網絡進行訓練和建模,實現(xiàn)公交車輛行程時間的準確預測。將該優(yōu)化算法與傳統(tǒng)的BP神經網絡算法和卡爾曼濾波算法用MATLAB分別仿真測試,對比結果顯示,該算法對公交行程時間的預測具有更高的準確性且結果更加穩(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】： 華南理工大學土木與交通學院;
【基金】：國家自然科學基金(51308227) 廣東省交通運輸廳科技項目(科技-2015-02-076)
【分類號】：U491.17;TP18

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