城市轨道列车停站期间乘客候乘位置选择

根据实测数据,分析列车进站时同步到达和列车停站期间到达的乘客选择特性。发现乘客选择侯乘位置受侯乘位置与入口的距离、侯乘位置与乘客在进站阶梯上的视野度等主要因素的影响。运用数据挖掘技术得到乘客总人数与各站台侯乘人数之间的关系,并验证了关系的显著性,得出乘客侯乘位置选择模型。实例表明,实测值的平均值与计算值的平均值均差不大于3人。分析所有实测的乘客分布数据,该模型计算的结果与实际观测结果的差值小于3人的达78.85%,小于5人的高达92.31%,从而验证了模型的可行性。     

基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用

采用BP神经网络建立公路货运量组合预测的理论模型,灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能,有效克服传统的组合预测方法在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足,并借助于先进的数学计算软件MATLAB进行简单的编程,大大降低模型的计算难度,实例证明该方法具有更高的预测精度。