基于神经网络的信号交叉口间公交行程时间预测开题报告

 2021-08-08 01:30:01

全文总字数:1136字

1. 研究目的与意义

通过分析对相邻信号交叉口之间的公交车行程时间的影响因素,建立BP、GRNN等多个神经网络模型,从而得出较为精准的相邻信号交叉口之间的公交车行程时间预测模型。

提升了预测公交车的到站时间精确度,有利于提高公交车的服务水平,提升公交分担率,缓解城市交通拥堵问题。

2. 国内外研究现状分析

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3. 研究的基本内容与计划

研究内容:

1、信号交叉口间公交行程时间定义和影响因素分析

定义信号交叉口间公交行程时间的概念,并指出它与公交站间行程时间的区别。从信号交叉口间距、交通流量、站台候车人数、道路断面形式、车辆性能、天气状况等方面分析信号交叉口间公交行程时间的影响因素。

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4. 研究创新点

1.不同于其他神经网络模型直接预测车辆的到站时间,而是考虑了信号交叉口的延误这一影响因素。

2.采取了不同的神经网络模型分析数据并进行了相互论证。

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