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常规公交车辆串车形成及预测建模
被引量：
6
1
作者
张健
李梦甜
+1 位作者
冉斌
李文权
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1269-1273,共5页
首先结合车头时距不稳定性的概念,对串车现象给出判定依据;分析串车问题产生的6种典型过程,建立串车问题数学模型,对串车发生的原因进行理论分析.然后,以自贡市38路公交线路实际数据为例,采用方差分析与回归分析筛选出7个串车形成影响因...
首先结合车头时距不稳定性的概念,对串车现象给出判定依据;分析串车问题产生的6种典型过程,建立串车问题数学模型,对串车发生的原因进行理论分析.然后,以自贡市38路公交线路实际数据为例,采用方差分析与回归分析筛选出7个串车形成影响因素,并对其重要性进行排序.最后,建立基于径向基函数神经网络的串车问题预测模型,对未来站的车头时距进行预测,并选取自贡市38路公交车的实时数据进行模型验证.在38 000余组数据中随机选择300组数据进行训练,对比30组测试数据.结果表明,学习得到的预测值与实际值偏差10%以内的样本点占90%,结果良好,证明了所建立的模型具有较好的适用性.
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关键词
公共交通
串车
排序
径向基函数神经网络
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职称材料
时空因素影响下在线短时交通量预测
被引量：
14
2
作者
李林超
何赏璐
张健
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期165-171,共7页
考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对...
考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间—空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明:在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.
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关键词
智能交通
短时交通量预测
支持向量回归
时空因素
状态向量
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职称材料
题名
常规公交车辆串车形成及预测建模
被引量：
6
1
作者
张健
李梦甜
冉斌
李文权
机构
东南大学
城市智能交通
江苏省
重点实验室
东南大学
现代城市交通
技术
江苏
高校
协同
创新
中心
东南大学江苏省物联网技术与应用协同创新中心
东南大学
物
联网
交通
应用
研究
中心
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1269-1273,共5页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100906)
国家自然科学基金资助项目(61620106002
51308115)
文摘
首先结合车头时距不稳定性的概念,对串车现象给出判定依据;分析串车问题产生的6种典型过程,建立串车问题数学模型,对串车发生的原因进行理论分析.然后,以自贡市38路公交线路实际数据为例,采用方差分析与回归分析筛选出7个串车形成影响因素,并对其重要性进行排序.最后,建立基于径向基函数神经网络的串车问题预测模型,对未来站的车头时距进行预测,并选取自贡市38路公交车的实时数据进行模型验证.在38 000余组数据中随机选择300组数据进行训练,对比30组测试数据.结果表明,学习得到的预测值与实际值偏差10%以内的样本点占90%,结果良好,证明了所建立的模型具有较好的适用性.
关键词
公共交通
串车
排序
径向基函数神经网络
Keywords
public transit
bus bunching
sort
radial basis function(RBF) neural network
分类号
U492.3 [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
时空因素影响下在线短时交通量预测
被引量：
14
2
作者
李林超
何赏璐
张健
机构
东南大学
江苏省
城市智能交通重点实验室
东南大学
江苏省
现代城市交通
技术
协同
创新
中心
东南大学江苏省物联网技术与应用协同创新中心
东南大学
物
联网
交通
应用
研究
中心
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016年第5期165-171,共7页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB725405)
交通运输部科技示范工程(2015364X16030
2014364223150)~~
文摘
考虑交通流的时空因素进行短时交通流预测,能够提高预测的精度.为此,引入径向基核函数,将复杂的预测问题转化为高维空间的回归问题;然后,基于支持向量回归机并考虑时空因素影响作用建立在线的短时交通量预测模型,通过网格搜索的方法对模型参数进行优化;最后,构造时间—空间状态向量,通过不同的状态向量对时间和空间维度的影响进行了分析.利用高速公路检测器数据,对比不同模型的精度,对在线短时交通量预测模型的有效性和可行性进行了验证.结果表明:在线模型精度优于传统的支持向量回归模型,考虑时空因素影响后交通量预测模型具有更高的精度和稳定性.
关键词
智能交通
短时交通量预测
支持向量回归
时空因素
状态向量
Keywords
intelligent transportation
short-term traffic flow forecasting
support vector regression
temporal-spatial features
state vector
分类号
U491.2 [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
常规公交车辆串车形成及预测建模
张健
李梦甜
冉斌
李文权
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
时空因素影响下在线短时交通量预测
李林超
何赏璐
张健
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2016
14
在线阅读
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职称材料
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参考文献
引证文献
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