基于聚类分析算法的公交车到站时间预测研究  

作　　者：肖盈丁 

机构地区：[1]江西师范高等专科学校

出　　处：《人民公交》2024年第4期73-76,共4页People's Public Transportation

基　　金：江西省教育厅科学技术研究项目“基于聚类分析的公交车到站时间在线预测系统研究--以鹰潭市27路公交车为例”(项目编号:GJJ203208)。

摘　　要：在现代城市中,准确获取公交车到站时间可以吸引更多人选择公交出行。但在目前城市交通日益拥堵的情况下,公交车在实际行驶过程中受多种因素的影响,导致行驶时间不稳定,这严重影响人们乘车体验感。本文结合了聚类分析和支持向量机,提出了一种基于聚类分析的公交到站时间预测模型。该模型使用了公交线路的站点数据,对所采集的数据进行标准化的预处理,并考虑了公交车在运行过程中受到的多种干扰因素,对鹰潭市27路公交上行线路进行了分析。结果表明,基于聚类分析和支持向量机的公交车到站时间预测模型的平均绝对误差在四十秒以内,预测精度也优于直接支持向量机的模型,能很好地预测公交车的到站时间。

关 键 词：公交车到站时间 聚类分析 支持向量机 预测 

分 类 号：G63[文化科学—教育学]