【摘 要】
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研究了中国公交运营特点,利用全球定位系统和电子票务收费系统收集的车辆实时信息,建立了路段和站点补偿模糊神经网络模型,分别预测车辆的路段行驶时间和站点停留时间.路段预
【机 构】
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东北大学工商管理学院,山东大学控制科学与工程学院
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研究了中国公交运营特点,利用全球定位系统和电子票务收费系统收集的车辆实时信息,建立了路段和站点补偿模糊神经网络模型,分别预测车辆的路段行驶时间和站点停留时间.路段预测模型的输入是所有重合线路的站点行驶数据,改变了现有预测模型只采用单线路数据的不足.以济南市一条实际公交线路为例,利用VISSIM模拟专用道和非专用道两种道路结构并计算到站时间预测值,结果证明：提出的模型性能明显优于平均值法和卡尔曼滤波法,15min内预测累积误差小于10%,而在公交专用道上误差小于7%.
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