摘要
如何准确预测公交车到站时间是目前城市公共交通系统研究的核心问题之一。提出了一种基于K-means聚类和SVM的公交到站时间预测算法。该算法以SVM算法为核心,引入K-means聚类算法增强预测能力,并选用了均方根误差作为预测误差评价指标。为了验证算法的性能,选用了广州市二汽新福利公司的196路上行公交线的历史数据进行实验。仿真实验表明:所提出的模型具有更好的预测性能。
This paper proposes a new bus arrival time prediction algorithm based on K-means clustering and SVM.This algo- rithm takes the SVM algorithm as the core,and introduces the K-means clustering algorithm to enhance the predictive ability,and selects the root mean square error as the prediction error evaluation index.In order to verify the performance of the proposed al- gorithm,this paper selects the history data of 196 road bus lines of Guangzhou city new welfare company for experiments.
出处
《工业控制计算机》
2017年第5期96-98,共3页
Industrial Control Computer
基金
国家自然科学基金(61074147)
广东省自然科学基金(S2011010005059)
广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171
2011B090400460)
广东省科技计划项目(2012B050600028
2014B010118004
2016A050502060)
广州市花都区科技计划项目(HD14ZD001)
