1前言
公共交通泛指所有收费提供交通服务的运输方式，也有极少数属于免费服务。广义上的公共交通包括民航、铁路、公路、水运、索道等交通方式；狭义的公共交通是指城市定线运营的公共汽车及铁路、渡轮等交通。
公共交通作为城市交通的重要组成部分，其发展与城市发展紧密相关，成为城市可持续发展的一个重要方面。为科学、合理地规划和发展公共交通，应当准确了解公共交通车辆速度的运行特征，从公路、铁路、水路等多个角度研究，并以中小城市为例。
充分发挥中小城市公共交通车辆的作用，改变公共交通车辆低速运行的状态，提高运行速度，充分发挥公共交通车辆的通行效率，成为保证公共交通车辆出行吸引力的关键因素。
目前有多种优化公共交通车辆速度的方法如：多目标优化法、随机多区域法、预设计法、T-S模糊神经速度等级评价法、干线信号协调控制法等。
2国内外研究现状
- 国外研究现状
①径向基函数神经网络套装模型
以RBF神经网络为基础的RBFNN-Bagging模型，可以对复杂道路的速度变化进行较好的预测，该模型具有较强的泛化能力，可以在一般路网和公交数据量较小的道路上进行合理的预测，无需进一步校正。但是，由于输入的模型包含诸如当地天气和公交运营规律之类的参数，因此该模型可能对局部性有一定的依赖性[1]。
②行驶速度估计模型
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