【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第7期 160-163页,共4页

【作 者】： 张丽莉 ; 储江伟

【摘 要】 研究公共车辆运行时间准确预测问题，公交运行时间受多种因素的影响，具有非线性和不确定性的变化规律，很难定量确定各因素对预测的影响程度。提出采用神经网络和证据理论融合的预测方法，利用神经网络的非线性特征和证据理论的不确定性融合特点，可以解决上述问题。首先利用RBF神经网络的预测控制方法对公交运行时间进行预测，然后应用D—S证据理论对不断预测的误差分析结果进行实时融合和修正。以哈尔滨市某一公交线路的站点运行时间预测为例进行仿真分析，结果表明，采用神经网络和证据理论的融合方法较单一方法比较，能够显著提高预测精度。