基于无监督学习的实时公交动态调度的研究

摘要：

针对广州智能公交调度的优化问题,提出一种基于无监督学习的实时公交动态调度算法,结合乘客利益和公交公司利益总体最优为目标,通过无监督学习方法学习到公交客流出行特征表达的提取,利用吸引子传播(affin-ity propagation,AP)聚类算法的优化数据集与支持向量机(support vector machine,SVM)的训练样本集相结合建立预测模型训练,运用公交线网发车间隔和加权系数的目标函数优化调度数学模型,将多源信息融合及多策略的实时公交动态调度算法引入到求解模型中,利用深度学习的异常突发事件分类检测方法实现调度优化模型的实时调整.实验结果表明,AP聚类算法程序运行耗时16 s、高峰发车间隔5 min,比遗传算法运行效率更高、时间间隔更精确,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性.

关键词：公交调度、无监督学习、吸引子传播(AP)聚类算法、多源信息融合、深度学习

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省应用型科技研发重大专项资金2015B010131004

在线出版日期：2019-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：191-199