基于粒子群小波神经网络的公交到站时间预测

来源：交通运输系统工程与信息杂志2016年第3期北京时间：

作者：季彦婕，陆佳炜，陈晓实，胡波

单位：东南大学交通学院，南京210096

摘要：公交到站时间的实时预测是公交出行信息发布、公交出行诱导、公交动态调度 的关键技术.基于公交车辆运行特性分析，将公交到站时间分为路段运行时间和站点停靠 时间两部分，并考虑工作日与周末的运行特性差异，最后结合迭代思想提出利用粒子群 小波神经网络模型预测公交到站时间.实例分析表明：粒子群算法能有效降低小波神经网 络模型的训练误差；结合迭代法使用公交车上一站运行时间作为预测输入能够有效提高 预测精度；该预测模型对于公交车在工作日和周末到站时间的预测均能达到较高的精 度，平均绝对百分比误差分别为10.82%和9.85%.

关键词：智能交通,公交到站时间预测,小波神经网络,公交,粒子群算法,迭代法

基金资助：国家自然科学基金资助项目/ National Natural Science Foundation of China（51338003）；国家自然科学基金国际合 作与交流项目/ Projects of International Cooperation and Exchange of the National Natural Science Foundation of China (5151101143).