【摘 要】
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为利于公交乘客合理化制定日常出行计划,缩减未知的候车时长,进而提升公交出行吸引力.针对公交行程时间动静态影响因素展开综合性分析,以平潭综合实验区3路公交部分路线为例,
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为利于公交乘客合理化制定日常出行计划,缩减未知的候车时长,进而提升公交出行吸引力.针对公交行程时间动静态影响因素展开综合性分析,以平潭综合实验区3路公交部分路线为例,构建基于RBF-BP协作神经网络的公交行程时间预测模型,应用MATLAB语言编程进行预测,结果显示在同一状态的公交运行情况下,尤其在样本数据较少时,RBF-BP协作神经网络预测精度更优于BP神经网络、RBF神经网络,具有一定的实际应用价值.
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