基于LSTM的公交行程时间预测

摘要：公交车辆在道路上运行时会受到各种因素的影响。本文选取了站间交叉口个数、是否为高峰、周末与否、路段长度四个影响因素作为模型的特征输入，然后构建LSTM预测模型，采用自相关分析确定了对预测结果影响最大的时间序列数。预测结果对比显示， LSTM模型具有更高的精度。

关键词：LSTM；循环神经网络；公交行程时间预测