基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好。     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测.通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好.     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明：所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。     

公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。     

遗传神经网络在公交客流量预测中的应用研究

全面考虑影响公交客流量的各个因素，建立遗传神经网络预测模型，并把其预测结果和神经网络BP算法的预测结果进行比较．这种方法具有很强的学习能力和自适应性，其预测结果优于神经网络BP算法的预测结果，故具有很好的应用价值。     

������������Ԥ���������ģ��

公交客流预测是城市公共交通规划的重要内容，是确定城市公共交通发展规模、布置场站及布设线路的根本依据，也是制定城市公共交通发展政策的重要依据.本文通过分析神经网络的作用机理和公交客流生成量的影响因素，建立了公交客流生成量预测的三层BP神经网络模型，以土地利用(8个神经元)、人口数以及区位系数作为输入神经元，输出神经元为公交客流的产生量和吸引量，隐层神经元数根据最大相对误差最小为目标试算求得.以哈尔滨市一日的调查数据对模型进行了标定与检验，结果证明，模型具有较高的预测精度.     

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

基于Matlab的BP神经网络在公交车辆调度中的应用

根据公交站点客流集散量,选用合适的BP神经网络构建公交车辆调度形式的神经网络预报模型.运用BP神经网络Matlab工具箱设计的基本方法与过程,将BP网络模型引入公交车辆的调度方案研究,计算结果表明,BP模型应用于公交车辆调度形式预测中具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

最小二乘支持向量机在公路交通客流量预测中的应用

交通客流量预测是交通规划的重要内容,对于交通规划具有重要意义。利用最小二乘支持向量机理论,建立交通客流量预测模型,通过与BP神经网络预测模型实验结果进行比较,验证了其在交通客流量预测中的有效性。     

城市对外交通枢纽站客流交通特性分析

分析城市对外交通枢纽站客流需求 ,采用生成、分布、方式与经路选择 ,确定道路及公交网络的流量及交通工具需求数量 .为停车场规划、交通管理、内外交通衔接规划提供参考 .     

2006年全国高速公路网运输分析

为了解中国高速公路网上的客货运输状况,依托计重收费系统数据库,结合全面调查与抽样调查方法,对全国范围的高速公路网进行了运输量统计与运输状况分析。分析结果表明:中国高速公路网货车交通量占36.09%,汽车列车完成货物周转量的57.23%;货车空车走行率约为20.13%,省内短途运输货车的空车走行率高于跨省长途运输货车;乘坐轿车和小客车(小于13座)出行的旅客周转量已占30.12%,轿车平均乘坐人数为2.55人·veh-1,但现阶段中国高速公路网旅客周转量的主体仍是大客车运输;43.80%的旅客和53.92%的货物来自县乡地区。可见,高速公路网是综合运输体系的骨干和大动脉,促进了社会的公平发展。     

改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用

为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力,用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权,对传统的支持向量回归机(SVR)进行了改进,在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法.以1980~1998年铁路客运量预测为例,对SVR方法和BP人工神经网络(BPANN)方法进行了比较,结果表明,SVR方法能获得更准确的预测结果.     

基于空间计量模型的机场网络溢出效应研究

机场对区域经济发展具有重要支撑作用,但从航线网络视角进行研究的文献还比较少.本文建立了空间面板计量模型,以中国大陆 45个主要枢纽机场为例定量研究了机场对区域经济的直接效应、网络溢出效应和总体效应.研究表明：机场客运量对区域经济具有显著正向网络溢出效应,客运量每提高 10%,其网络溢出效应达到 8.25%;货运量仅对本地城市 GDP具有正向影响,其溢出效应未能通过显著性检验.同时发现,机场客货量对航线网络中相连城市的溢出效应均大于其对本地经济的直接效应,忽视网络溢出效应会低估机场区域经济的总体贡献.研究成果对科学评价机场对经济发展的作用具有参考价值.     

基于空间计量模型的机场网络溢出效应研究

机场对区域经济发展具有重要支撑作用,但从航线网络视角进行研究的文献还比较少.本文建立了空间面板计量模型,以中国大陆 45个主要枢纽机场为例定量研究了机场对区域经济的直接效应、网络溢出效应和总体效应.研究表明：机场客运量对区域经济具有显著正向网络溢出效应,客运量每提高 10%,其网络溢出效应达到 8.25%;货运量仅对本地城市 GDP具有正向影响,其溢出效应未能通过显著性检验.同时发现,机场客货量对航线网络中相连城市的溢出效应均大于其对本地经济的直接效应,忽视网络溢出效应会低估机场区域经济的总体贡献.研究成果对科学评价机场对经济发展的作用具有参考价值.     

对我国高速铁路客运量预测的探讨

分析了客运量的影响因素、铁路客运在全国客运市场的地位,提出在市场经济条件下高速铁路客运量的预测方法,即先预测整个客运市场的客运量,再根据高速铁路在客运市场的地位和作用确定其客运量。最后给出一个例子对此予以说明。     

基于IWOGA算子的公路客运量组合预测模型

客运量预测是进行公路网规划的必要环节和计算公路经济效益的基础。为了提高公路客运量的预测精度,在现有客运量预测模型基础上,采用IOWGA算子将三次指数平滑、GM（1,1）预测和BP神经网络结合起来,建立组合预测模型,并以全国公路客运量为例,验证预测结果的精度。分析计算结果,将该模型所得结果与其它常用方法相比,与实际客运量之间相差较小,预测精度较好,可以作为预测公路客运量的有效方法。