基于萤火虫算法优化BP神经网络的公交行程时间预测

彭新建; 翁小雄

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2017.01.005

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2017, Vol. 35 ›› Issue (01) : 28 -36. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2017.01.005

基于萤火虫算法优化BP神经网络的公交行程时间预测

彭新建, 翁小雄

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摘要

通过对公交车辆行驶特性以及行驶环境的实际分析,本文确立了影响公交车辆行程时间的几个关键因素:天气状况、时间段(高峰/平峰)、交通流量以及路段长度。结合BP神经网络具有的非线性映射能力、自学习和自适应能力、泛化能力强和萤火虫算法的参数少、操作简单、稳定性好等优点,本文提出一种利用萤火虫算法对BP神经网络进行优化的算法,以减少神经网络的训练时间和提高其预测稳定性。然后利用GPS数据和实时采样数据对神经网络进行训练和建模,实现公交车辆行程时间的准确预测。将该优化算法与传统的BP神经网络算法和卡尔曼滤波算法用MATLAB分别仿真测试,对比结果显示,该算法对公交行程时间的预测具有更高的准确性且结果更加稳定。