高峰期公交时刻表优化：基于神经网络的客流预测方法

"这篇研究论文探讨了如何利用神经网络技术优化高峰期公交时刻表，以提高公共交通系统的效率和服务质量。通过分析IC卡数据来预测客流需求，论文比较了BP神经网络和RBF神经网络在预测断面客流量上的表现，并设计了一个基于客流预测的公交时刻表动态优化流程。研究以文山市的公交线路为例，展示了使用RBF神经网络预测的断面流量精度高于BP神经网络，并且两种神经网络优化后的时刻表都显著降低了乘客出行成本和企业运营成本，证明了这种方法的可行性和效益。" 在高峰期，公交服务的效率和准确性对于满足乘客需求和降低运营成本至关重要。传统的公交时刻表通常基于历史数据和经验制定，难以适应实时变化的客流需求。这篇论文提出了一种新的方法，即利用神经网络技术进行客流预测，以实现实时的公交时刻表优化。BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的机器学习模型，能够处理非线性问题，而RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）以其快速收敛和高精度预测能力而被广泛应用。 论文首先收集IC卡数据，这些数据记录了乘客的上车信息，可以反映出公交线路的实际客流情况。然后，通过BP神经网络和RBF神经网络对这些数据进行训练和学习，预测未来的客流量。这两种神经网络模型在预测精度上的差异可能源于它们的结构和学习机制：BP网络通过反向传播调整权重，而RBF网络利用径向基函数作为隐藏层的激活函数，能够更精确地拟合数据分布。 在优化流程设计中，论文考虑了决策优化和评价模型两方面。决策优化涉及到如何根据预测的客流量调整公交发车时间，以减少乘客等待时间和车辆空驶率；评价模型则用来评估优化结果，包括乘客出行成本的降低和企业运营成本的节省。通过实际案例分析，RBF神经网络预测的时刻表优化方案相比现状和BP神经网络优化的结果，均表现出更高的效益。 在文山市的公交线路应用中，RBF神经网络优化的时刻表使乘客出行成本下降4.11%，企业运营成本降低7.06%；而BP神经网络对应的改善分别为1.35%和4.60%。这些定量结果有力地证明了基于神经网络的动态优化方法在公交时刻表管理中的有效性和实用性。 关键词：智能交通、BP神经网络、RBF神经网络、时刻表优化、评价模型 论文分类号：U492.2 文献标识码：A DOI：10.3963/j.issn.1674-4861.2017.02.016 这项研究为公交系统提供了数据驱动的决策支持，有助于提升城市公共交通的服务质量和效率，同时降低运营成本，具有重要的理论和实践意义。