【摘要】：隨著私家車輛的逐漸增多,城市中出現(xiàn)道路擁堵的現(xiàn)象越來越嚴重。為緩解這種現(xiàn)象帶來的影響,政府提倡環(huán)保出行,因此乘坐公交成為人們出行的最佳選擇之一。這既能有效地減少城市的擁堵現(xiàn)象,同時也能減少城市的環(huán)境污染。但是,我國的公共交通普遍存在著等車時間長、準點率不高的問題,影響了乘客的乘車體驗。為解決公交車存在的到站時間預(yù)測不準的問題,本文提出了一種基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測公交車到達站點的時間,從而使得乘客能夠合理規(guī)劃外出時間。為了提高預(yù)測公交到站的時間,故本文搭建了Spark分布式平臺以此減少預(yù)測時間。本文所用數(shù)據(jù)是由呼和浩特市公交公司提供,從采集到的數(shù)據(jù)中提取出多條公交線路的數(shù)據(jù),并預(yù)測公交車連續(xù)多站的到站時間。預(yù)測結(jié)果表明,在公交車多站預(yù)測中,到站時間的平均預(yù)測絕對誤差小于210秒,MAPE的值在22%以下,RMSE的值在380秒以下,其預(yù)測結(jié)果在實踐中可用。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491.17

【參考文獻】

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1 徐澤亞;彭宇陽;;基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測[J];計算機光盤軟件與應(yīng)用;2014年17期

2 向紅艷;彭學(xué)文;;公交到站時間預(yù)測研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J];交通信息與安全;2014年04期

3 周詩詩;祁新華;;基于綠色出行的城市公交車發(fā)展——以福州市為例[J];海南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年02期

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1 孫楊;城市軌道交通新線投入運營下常規(guī)公交線網(wǎng)優(yōu)化調(diào)整方法研究[D];北京交通大學(xué);2012年

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1 周帥帥;城市公交車輛到站時間預(yù)測方法研究[D];華東交通大學(xué);2017年

2 辛建霞;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的公交到站時間預(yù)測[D];東南大學(xué);2016年

3 王超;基于Hadoop的云計算系統(tǒng)設(shè)計[D];長安大學(xué);2016年

4 肖雄;基于Hadoop作業(yè)內(nèi)計算任務(wù)調(diào)度優(yōu)化的研究[D];電子科技大學(xué);2016年

5 趙明月;實時公交信息服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2012年

6 劉秋平;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期交通流預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];長安大學(xué);2011年

7 李雨欣;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究的哲學(xué)思考[D];武漢科技大學(xué);2007年

8 吳仕勇;基于數(shù)值計算方法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法的優(yōu)化研究[D];云南師范大學(xué);2006年

本文編號：2735002