[1]陆 彧,武 钧,郭 亮.基于GTO-CNN-BiLSTM模型的公交车到站时间预测[J].内蒙古公路与运输,2023,(06):50-57.
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基于GTO-CNN-BiLSTM模型的公交车到站时间预测
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《内蒙古公路与运输》[ISSN:1005-0574/CN:15-1157/U]

卷:
期数:
2023年06期
页码:
50-57
栏目:
交通运输
出版日期:
2023-12-31

文章信息/Info

作者:
陆 彧武 钧郭 亮
内蒙古大学交通学院,内蒙古 呼和浩特 010070
关键词:
公交车到站时间预测人工大猩猩部队算法卷积双向长短期记忆神经网络公共交通
摘要:
提升公交车到站时间预测精度可以提高乘客出行效率和公交服务质量、节省公交运营成本。通过分析公交车 运行的影响因素、周期与相关性,文章建立了基于人工大猩猩部队算法的卷积双向长短期记忆神经网络(GTO-CNN-BiLSTM),通过人工大猩猩部队算法进行超参数寻优,获得更好的预测效果,采用呼和浩特62路公交到站时间数据进行预测,验 证模型预测精度。研究表明:不论是在工作日还是非工作日,早晚高峰还是平峰,GTO-CNN-BiLSTM都能有最优预测效果, 相较于卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和长短期记忆神经网络(LSTM), GTO-CNN-BiLSTM预测结果的平均绝对误差至少减少7.57%,均方根误差至少减少3.84%,平均绝对百分比误差至少减少 7.86%。
更新日期/Last Update: 2023-12-31