SVM在公交到站时间预测中的应用与验证

本文档《论文研究-应用支持向量机预测公交车运行时间》发表于2007年4月的《系统工程理论与实践》第4期，文章编号为100026788(2007)0420160205。作者们针对公交车运行时间的精确预测这一关键问题，提出了将支持向量机（SVM）应用于交通领域的创新性研究方法。SVM作为一种新颖的神经网络算法，被用于预测公交车到站时间，这在当时是先进的旅行者信息服务系统中的一个重要研究方向。 研究的核心内容是通过整合五个关键输入变量来构建预测模型：时间段、天气条件、路段信息、当前路段的运行时间和下一路段的最新运行时间。这些变量的选择考虑了对实际交通状况的全面反映，旨在提高预测的准确性和可靠性。SVM因其在小样本学习和非线性映射方面的优势，被认为可能在交通时间预测领域展现出强大的性能。 实验部分，研究者选择了大连市开发区4路公交线路作为测试对象，对提出的SVM模型进行了实地验证。通过比较实际的公交车到站时间和模型预测结果，评估了模型的有效性和实用性。文章的最终目标是检验和支持向量机在车辆运行时间预测场景中的可行性和适用性。 此外，文章还提及了关键词“预测”、“公交车到站时间”和“SVM”，并遵循了相应的学术分类标准，中图分类号为U121，文献标志码为A，表明这是一篇高质量的学术论文，对于理解和优化城市公共交通系统具有重要的理论价值。 这篇论文不仅介绍了SVM在公共交通时间预测中的应用，而且还提供了实用的方法论和实验验证，为后续类似研究提供了宝贵的参考依据，推动了智能交通系统的发展和优化。