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BUS TRAVEL TIME PREDICTION USING AVL AND APC

机译:使用AVL和APC的公交旅行时间预测

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摘要

The focus of this paper is on using AVL (Automatic Vehicle Location) and APC (Automatic Passenger Counter) empirical data to develop a travel time model capable of providing real time information on bus arrival time to passengers (traveler information services) and to transit controllers for applying proactive control strategies. Three techniques have been used to develop bus travel time prediction models. The evaluation of these techniques showed that the time-lag recurrent neural network model outperformed other models in terms of accuracy and transparency demonstrating its ability to update the model based on new data that reflect the changing characteristics of the transit-operating environment.
机译:本文的重点是利用AVL(自动车辆位置)和APC(自动乘客计数器)的经验数据来开发旅行时间模型,该模型能够为乘客(旅行者信息服务)和过境控制器提供有关公交车到站时间的实时信息。适用于主动控制策略。已使用三种技术来开发公交车行驶时间预测模型。对这些技术的评估表明,时滞递归神经网络模型在准确性和透明性方面优于其他模型,这表明它具有基于反映出行车环境变化特征的新数据更新模型的能力。

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