"با توسعه سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند، فرآیند برنامه‌ریزی سیستم‌های حمل‌ونقل عمومی مانند اتوبوس و قطار شهری از حالت استاتیک (برنامه‌ریزی بر اساس داده‌های گذشته) به حالت پویا (برنامه‌ریزی براساس داده‌های گذشته و لحظه‌ای) تغییر کرده است. در هر دو فرآیند فوق، زمان سفر به عنوان مهم ترین پارامتر برنامه‌ریزی محسوب می‌شود. در بیشتر مطالعات گذشته حوزه برنامه‌ریزی حمل‌ونقل عمومی، مبنای برآورد زمان سفر، استفاده از رویکرد توزیع‌های احتمالی بوده است. اما پیش‌بینی دقیق و صحیح زمان سفر نیازمند توسعه مدلهای پیش‌بینی متناسب با هر نوع فرآیند برنامه‌ریزی و بر اساس تأثیر متغیرهای مؤثر بر زمان سفر است.
در این مقاله با مطالعه سیستم حمل‌ونقل عمومی شهر تهران (اتوبوسرانی)، متغیرهای مؤثر بر زمان سفر، شناسایی شده و میزان تأثیر هر یک از آنها بر زمان سفر اندازه‌گیری شده است. دو مدل پیش‌بینی مبتنی بر رگرسیون خطی و شبکه عصبی پیش‌خوراند جهت پیش‌بینی زمان سفر وسایل نقلیه عمومی بین دو ایستگاه متوالی قابل استفاده در فرآیندهای برنامه‌ریزی استاتیک و پویا طراحی شده است. مقدار ضریب همبستگی بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی شده برای متغیر زمان سفر در شبکه اتوبوسرانی شهر تهران، در مدل رگرسیون حدود 75% و در مدلهای شبکه عصبی حدود 94% بوده است. "
