技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的城市公交线路查询方法,包括如下步骤:采集公交线路相关数据;对公交线路数据进行预处理;采用深度自动编码器(DAE)和主成分分析(PCA)相结合进行公交线路数据训练,获得改进的深度自动编码器(PCA‑DAE)神经网络模型;训练大规模公交线路数据,得到改进的深度神经网络自动编码器PCA‑DAE预测模型;利用训练好的PCA‑DAE预测模型进行公交线路查询。本发明具有主动而合理的引导乘客出行,不仅方便了乘客,还让缺少秩序的交通出行变得有秩序,使客流分布更加合理的特点。
技术研发人员:何若虚
受保护的技术使用者:万马联合新能源投资有限公司
文档号码:201610711374
技术研发日:2016.08.22
技术公布日:2017.01.04