《表4 时间序列数据特征：基于门控循环单元神经网络的公交到站时间预测》

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《基于门控循环单元神经网络的公交到站时间预测》

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考虑多因子之间存在的联系，班次发车时间影响到站时间，不同车辆由于驾驶者不同也存在一定的变化规律，并且站点间距、发车时间和是否为工作日等运营特征，也会影响整条线路的运营效率，从而导致到站时间的变化。本文结合数据存在的时间序列关系，通过特征相关性研究法将数据处理成标准的时间序列类型。从时间的角度分析不同时间、空间、天气等情况对公交到站时间的影响，对数据进行了处理，结果特征如表4所示。