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城市公交车辆驻站时间特征分析及预测
被引量：
3
1
作者
杨世军
裴玉龙
+2 位作者
潘恒彦
程国柱
张文会
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期2031-2039,共9页
为准确分析公交车辆的驻站时间特征,并对其进行预测,本文对公交车辆驻站过程中的时间构成进行分析,引入了驻站服务时间的概念,用于量化车辆驻站过程中乘客上、下车的时长。根据人工调查数据分析,得出上车时间与下车时间是驻站服务时间...
为准确分析公交车辆的驻站时间特征,并对其进行预测,本文对公交车辆驻站过程中的时间构成进行分析,引入了驻站服务时间的概念,用于量化车辆驻站过程中乘客上、下车的时长。根据人工调查数据分析,得出上车时间与下车时间是驻站服务时间与驻站时间的影响因素;与下车时间相比,上车时间与驻站服务时间、驻站时间的相关性更强,且两者的最大值与驻站服务时间、驻站时间的相关性最强。分析了车内拥挤状态对乘客上车时间、下车时间的影响,同时分析了乘客的付费方式、年龄、负重情况对上车时间的影响。引入车辆停靠偏离距离的概念,分析了驻站过程中车辆停靠偏离程度、上车人数对上车延误损失时间的影响,以及车辆待启时长对出站启步延误损失时间的影响。基于上述分析结果,构建了具有8个输入层的BP神经网络的驻站时间预测模型,模型的训练结果和预测结果的拟合优度分别为0.915和0.955,具有良好的预测作用。
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关键词
城市交通
公交车辆
驻站时间
延误损失时间
驻站服务时间
BP神经网络
驻站时间预测
原文传递
基于DNN-NKDE的公交车驻站时间概率区间预测
2
作者
刘文达
郑国荣
《工业控制计算机》
2024年第1期136-138,144,共4页
针对公交车在站台驻站时间的影响因素分析,考虑在复杂的乘车模式下引入驻站时间概率区间预测的概念。通过DNN算法构建驻站时间预测模型得到预测结果,统计预测值与真实值的误差集并划分为多个子区段,对每个子区段采用非参数核密度估计算...
针对公交车在站台驻站时间的影响因素分析,考虑在复杂的乘车模式下引入驻站时间概率区间预测的概念。通过DNN算法构建驻站时间预测模型得到预测结果,统计预测值与真实值的误差集并划分为多个子区段,对每个子区段采用非参数核密度估计算法构建概率区间预测模型,估计重组各子区段在某置信水平下的公交车驻站时间概率区间预测结果。利用济宁市公交车到离站等信息数据,验证方法的有效性和可行性。
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关键词
概率区间预测
非参数核密度估计
公交驻站时间
区段划分
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职称材料
题名
城市公交车辆驻站时间特征分析及预测
被引量：
3
1
作者
杨世军
裴玉龙
潘恒彦
程国柱
张文会
机构
东北林业大学交通学院
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期2031-2039,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1600900)
国家自然科学基金重点项目(51638004)。
文摘
为准确分析公交车辆的驻站时间特征,并对其进行预测,本文对公交车辆驻站过程中的时间构成进行分析,引入了驻站服务时间的概念,用于量化车辆驻站过程中乘客上、下车的时长。根据人工调查数据分析,得出上车时间与下车时间是驻站服务时间与驻站时间的影响因素;与下车时间相比,上车时间与驻站服务时间、驻站时间的相关性更强,且两者的最大值与驻站服务时间、驻站时间的相关性最强。分析了车内拥挤状态对乘客上车时间、下车时间的影响,同时分析了乘客的付费方式、年龄、负重情况对上车时间的影响。引入车辆停靠偏离距离的概念,分析了驻站过程中车辆停靠偏离程度、上车人数对上车延误损失时间的影响,以及车辆待启时长对出站启步延误损失时间的影响。基于上述分析结果,构建了具有8个输入层的BP神经网络的驻站时间预测模型,模型的训练结果和预测结果的拟合优度分别为0.915和0.955,具有良好的预测作用。
关键词
城市交通
公交车辆
驻站时间
延误损失时间
驻站服务时间
BP神经网络
驻站时间预测
Keywords
urban
traffic
bus
dwelling
time
time
lost
due
to
delay
station
time
BP
neural
network
prediction
of
the
dwelling
time
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
基于DNN-NKDE的公交车驻站时间概率区间预测
2
作者
刘文达
郑国荣
机构
北方工业大学
城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室
出处
《工业控制计算机》
2024年第1期136-138,144,共4页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1601003)
北京市自然科学基金项目(8172018)。
文摘
针对公交车在站台驻站时间的影响因素分析,考虑在复杂的乘车模式下引入驻站时间概率区间预测的概念。通过DNN算法构建驻站时间预测模型得到预测结果,统计预测值与真实值的误差集并划分为多个子区段,对每个子区段采用非参数核密度估计算法构建概率区间预测模型,估计重组各子区段在某置信水平下的公交车驻站时间概率区间预测结果。利用济宁市公交车到离站等信息数据,验证方法的有效性和可行性。
关键词
概率区间预测
非参数核密度估计
公交驻站时间
区段划分
Keywords
probabilistic
interval
prediction
nonparametric
kernel
density
estimation
bus
dwelling
time
segmentation
分类号
U491.17 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
城市公交车辆驻站时间特征分析及预测
杨世军
裴玉龙
潘恒彦
程国柱
张文会
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
原文传递
2
基于DNN-NKDE的公交车驻站时间概率区间预测
刘文达
郑国荣
《工业控制计算机》
2024
0
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职称材料
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