【摘 要】
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首先结合车头时距不稳定性的概念,对串车现象给出判定依据;分析串车问题产生的6种典型过程,建立串车问题数学模型,对串车发生的原因进行理论分析.然后,以自贡市38路公交线路
【机 构】
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东南大学城市智能交通江苏省重点实验室,东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,东南大学江苏省物联网技术与应用协同创新中心,东南大学物联网交通应用研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100906);国家自然科学基金资助项目(61620106002,51308115)
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首先结合车头时距不稳定性的概念,对串车现象给出判定依据;分析串车问题产生的6种典型过程,建立串车问题数学模型,对串车发生的原因进行理论分析.然后,以自贡市38路公交线路实际数据为例,采用方差分析与回归分析筛选出7个串车形成影响因素,并对其重要性进行排序.最后,建立基于径向基函数神经网络的串车问题预测模型,对未来站的车头时距进行预测,并选取自贡市38路公交车的实时数据进行模型验证.在38 000余组数据中随机选择300组数据进行训练,对比30组测试数据.结果表明,学习得到的预测值与实际值偏差10%以内的样本
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