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route temporal⁃spatial information Based Residual Neural Networks for Bus Arrival Time Prediction

Journal of Harbin Institute of Technology(New Series) 2020年第4期27卷 31-39页

作者： Chao Yang Xiaolei Ru Bin Hu Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education School of Transportation EngineeringTongji UniversityShanghai 201804China

Bus arrival time prediction contributes to the quality improvement of public transport *** can arrange departure time effectively if they know the accurate bus arrival time in *** proposed a machine⁃learning approach,RTSI⁃ResNet,to forecast the bus arrival time at target *** residual neural network framework was employed to model the bus route temporal⁃spatial *** was found that the bus travel time on a segment between two stations not only had correlation with the preceding buses,but also had common change trends with nearby downstream/upstream *** features about bus travel time and headway were extracted from bus route including target section in both forward and reverse directions to constitute the route temporal⁃spatial information,which reflects the road traffic conditions *** on the bus trajectory data of route No.10 in Shenzhen public transport system demonstrated that the proposed RTSI⁃ResNet outperformed other well⁃known methods(e.g.,RNN/LSTM,SVM).Specifically,the advantage was more significant when the distance between bus and the target station was farther.

关键词： bus arrival time prediction route temporal⁃spatial information residual neural network recurrent neural network bus trajectory data

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