邊冰 鄭軍

摘 要：公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)是城市公共交通智能化發(fā)展的首要需求，對(duì)公交車到站時(shí)間進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)對(duì)于市民出行與公交調(diào)研有著重要意義。但是公交車到站時(shí)間呈一種非線性變化，它受多方因素的影響，因此很難通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)解決。為此文中基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織、自學(xué)習(xí)等特點(diǎn)使其可逼近任意非線性映射，以唐山市某線路公交車運(yùn)行為例進(jìn)行模擬仿真，試驗(yàn)結(jié)果表明，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確性與可靠性。

關(guān)鍵詞：公交車到站時(shí)間;智能化;公交調(diào)研;非線性;數(shù)學(xué)模型;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP183文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2019）10-00-02

0 引 言

隨著人們生活水平的提高，大部分家庭都擁有汽車，汽車的增多無(wú)疑加劇了城市的擁堵，汽車尾氣排放量增多也使得空氣質(zhì)量變差，人們的生活環(huán)境受到了很大影響[1]。城市的擁堵問(wèn)題不能僅靠無(wú)限制地增加基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)解決，再加上近幾年實(shí)行的尾號(hào)限行規(guī)定，人們的出行受到了限制，市民需要尋找一種更好、更高效的出行方式。由于公交車具有廉價(jià)、載客多、舒適等特點(diǎn)，并可減少城市擁堵，因此已成為人們出行的首選交通工具[2]。然而在一些中小城市，公交系統(tǒng)不夠智能化，大部分公交車車站并沒(méi)有設(shè)立電子標(biāo)牌，有電子標(biāo)牌的大部分也只顯示到站的距離和站數(shù)，并不能為乘客提供確切的等車時(shí)間，特別是對(duì)于一些對(duì)時(shí)間要求較高的工作人員來(lái)說(shuō)，在等車期間很容易產(chǎn)生焦慮的情緒，因此準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)公交車到站時(shí)間是提高城市服務(wù)水平及實(shí)現(xiàn)高效公交系統(tǒng)的關(guān)鍵[3]。若系統(tǒng)能預(yù)測(cè)出公交車到站的確切時(shí)間，將為人們的出行提供便利[4]。

由于到站時(shí)間受到多種因素影響，呈非線性變化，因此很難用普通的數(shù)學(xué)模型來(lái)解決[5]。在眾多新型算法中，最經(jīng)典的是GPS定位技術(shù)，它由美國(guó)率先提出，已應(yīng)用于汽車領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)孫棣華[6]等通過(guò)GPS定位的數(shù)據(jù)，結(jié)合車速、站點(diǎn)的路程差等因素完成預(yù)測(cè)。周雪梅[7]等把上一輛車的行駛速度作為路況參照，通過(guò)GPS的數(shù)據(jù)建立車輛站點(diǎn)停留時(shí)間模型。雖然GPS技術(shù)可實(shí)時(shí)采集、預(yù)報(bào)路況，但GPS前期資金投入較大，一些中小城市很難承受。公交車在經(jīng)過(guò)高樓、隧道等建筑設(shè)施時(shí)，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，在經(jīng)過(guò)信號(hào)塔時(shí)，也會(huì)受到信號(hào)干擾，這些因素都會(huì)直接影響數(shù)據(jù)采集。本文運(yùn)用BP算法對(duì)公交車到站時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，它可逼近任意非線性映射，通過(guò)仿真學(xué)習(xí)，能夠較準(zhǔn)確地對(duì)時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)[8]。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行誤差反向傳播，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括輸入層、隱藏層、輸出層，如圖1所示。

2 案例研究

本文以唐山市2路汽車到站時(shí)間為例，其公交線路經(jīng)過(guò)主街道，途徑商業(yè)街、學(xué)校、醫(yī)院等，地理環(huán)境復(fù)雜。選取第一站婦產(chǎn)醫(yī)院與末站廣場(chǎng)到站時(shí)間作為輸入，將兩站的時(shí)間差作為輸出，數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2018年9月1日到2018年10月30日，每天早晨7：30對(duì)公交車進(jìn)行跟車數(shù)據(jù)采集。一共采集了60組數(shù)據(jù)，從中選取50組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，余下的作為檢測(cè)使用。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的輸入為兩站的到站時(shí)間，所以第一層神經(jīng)元數(shù)為2;隱藏層數(shù)定為5;輸出層只有一個(gè)結(jié)果，神經(jīng)元數(shù)定為1，其三層神經(jīng)元依次為2-5-1結(jié)構(gòu)。按照上述要求，仿真后所得數(shù)據(jù)見(jiàn)表1所列。

表1是經(jīng)過(guò)訓(xùn)練仿真得出的幾組數(shù)據(jù)，從中可以看出，10組預(yù)測(cè)值與真實(shí)值接近，且相對(duì)誤差都在10%以下，最低為0.3%，表明預(yù)測(cè)效果較好。圖2為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)曲線，虛線代表真實(shí)值，實(shí)線代表預(yù)測(cè)值，預(yù)測(cè)曲線較接近真實(shí)曲線，R2為決定系數(shù)，其值越接近于1，表明預(yù)測(cè)效果越好。從圖中可以看出，R2為0.987 25，表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交車到站時(shí)間預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確性。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法完成對(duì)公交車到站時(shí)間的預(yù)測(cè)，通過(guò)仿真驗(yàn)證可知該方法具有較高的準(zhǔn)確性。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度較慢，在今后的研究中，應(yīng)考慮天氣與溫度等因素對(duì)時(shí)間的影響，尋找更好的算法來(lái)彌補(bǔ)不足。

參 考 文 獻(xiàn)

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