首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于GM-GRNN国家高速公路网规模预测研究
引用本文:关昌余,裴玉龙.基于GM-GRNN国家高速公路网规模预测研究[J].公路交通科技,2008,25(4):141-146.
作者姓名:关昌余  裴玉龙
作者单位:1. 哈尔滨工业大学,交通科学与工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090;交通部规划研究院,北京,100028
2. 哈尔滨工业大学,交通科学与工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090
基金项目:交通部重点资助项目(2001BG-02)
摘    要:通过对国内外公路网规模研究的分析,指出了传统预测方法的不足。针对我国公路网规模预测中样本量少、数据干扰大的特点,首次引入资源承载力和地理特征影响系数概念,在充分考虑各种可量化因素的基础上,提出了GM-GRNN公路网规模预测模型,即是将灰色预测方法和人工神经网络中的广义神经网络相结合的预测方法,充分发挥了GM和GRNN模型的优点,避免了理论误差,检验结果表明,该方法具有较高的精度。最后分析预测出我国国家高速公路网的总体规模。

关 键 词:交通工程  国家高速公路网  规模预测  GM-GRNN模型  资源承载力  地理特征影响系数
文章编号:1002-0268(2008)04-0141-06
修稿时间:2007年11月21

Forecast of the Size of National Expressway Network Based on GM-GRNN Method
GUAN Chang-yu,PEI Yu-long.Forecast of the Size of National Expressway Network Based on GM-GRNN Method[J].Journal of Highway and Transportation Research and Development,2008,25(4):141-146.
Authors:GUAN Chang-yu  PEI Yu-long
Abstract:By analyzing national and international methods of forecasting the size of expressway network,the limitation of traditional methods is found.Aiming at the characteristics of sample absence and untrue data,the resources capacity and the factor of geographic features were introduced,and the GM-GRNN model for forecasting the size of expressway network was presented.It combines the grey method of forecast and the model of generalized genetic neural network.It maximizes the advantages of GM and GRNN,and minimizes the theoretical error.The result indicates the high precision of this method.At last,this method was employed to forecast the size of national expressway network.
Keywords:traffic engineering  national expressway network  size forecasting  GM-GRNN model  resources capacity  factor of geographic features
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号