《表1 实际到站时间与预测对比》

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《基于BP神经网络的公交车到站时间预测》

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本文以唐山市2路汽车到站时间为例，其公交线路经过主街道，途径商业街、学校、医院等，地理环境复杂。选取第一站妇产医院与末站广场到站时间作为输入，将两站的时间差作为输出，数据采集时间为2018年9月1日到2018年10月30日，每天早晨7:30对公交车进行跟车数据采集。一共采集了60组数据，从中选取50组数据作为网络训练样本，余下的作为检测使用。因为网络的输入为两站的到站时间，所以第一层神经元数为2；隐藏层数定为5；输出层只有一个结果，神经元数定为1，其三层神经元依次为2-5-1结构。按照上述要求，仿真后所得数据见表1所列。