Abstrakt. Det primära syftet med detta dokument är att utveckla modeller för att förutsäga ankomsttid för buss vid ett målstopp med hjälp av faktiska multi-route buss ankomsttid data från tidigare stopp som ingångar. För att blanda och fullt ut utnyttja flera rutter buss ankomsttid data, den viktade genomsnittliga restiden och tre glömska faktor funktioner (FFF) -F1, F2 och F3 - införs. Baserat på olika kombinationer av indatavariabler föreslås fem förutsägelsemodeller. Tre allmänt använda algoritmer, dvs. Support Vector Machine (SVM), Artificial Neutral Network (ANN) och Linear Regression (LR), testas för att hitta det bästa för ankomsttid förutsägelse. Uppgifter om bussplats för 11 vägsegment från Yuchun (Kina), som omfattar 12 busshållplatser och 16 rutter, samlas in för att utvärdera resultaten av de föreslagna tillvägagångssätten. Resultaten visar att de nyligen införda parametrarna, den viktade genomsnittliga restiden, avsevärt kan förbättra prediktionsnoggrannheten: prognosfelen minskar med cirka 20 %. Algoritmjämförelsen visar att SVM och ANN överträffar LR. FFF kan också påverka prestandafelen: F1 är mer lämplig för ANN-algoritm, medan F3 är bättre för SVM och LR-algoritmer. Dessutom kan det virtuella vägkonceptet i detta dokument förbättra förutsägelsens exakthet något och halvera tidskostnaden för beräkning av beräknad ankomsttid.
Hua m.fl. REF jämförde förutsägelsemetoder baserade på ANN, SVM och linjär regression, med införandet av tre glömska faktorfunktioner; syftet var att utveckla en förutsägelsemodell med hjälp av faktiska multi-route buss ankomsttid data från tidigare hållplatser som ingångar.
Bus arrival time prediction using mixed multi-route arrival time data at previous stop
{'venue': None, 'journal': 'Transport', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}