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| 基于神经网络的静态交通发生率预测方法 | |
| 引用本文： | 熊娟,陈峻,张辉.基于神经网络的静态交通发生率预测方法[J].交通运输工程与信息学报,2008,6(3). |
| 作者姓名： | 熊娟 陈峻 张辉 |
| 作者单位： | 1. 北京四通智能交通系统集成有限公司,北京,100081 2. 东南大学,交通学院,南京210096 3. 北京清华城市规划设计研究院,北京,100084 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金，东南大学优秀青年教师教学科研项目 |
| 摘 要： | 静态交通发生率模型是停车需求预测中较为常用的一种方法，但是，关键指标——静态交通发生率一般难以确定，尤其是它的未来年值；而静态交通发生率的大小又受到多种因素的影响，为了实现对其未来年值的预测，本文分析了影响静态交通发生率的主要因素，采用了具有处理“灰色”、复杂问题的有力工具——神经网络BP算法，提出了以国民生产总值、机动车保有量、用地类型、城市人口和城市面积为输入层节点，静态交通发生率为输出节点的BP计算模型；最后，选用四个城市的停车调查数据来进行神经网络训练、预测。训练模拟结果良好，表明该方法能够比较成功地应用于静态交通发生率的预测。 |
| 关 键 词： | 静态交通发生率 停车需求影响因素 神经网络BP算法 |
Forecast of the Parking Generating Rate Based on Neural Network |
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| XIONG Juan,CHEN Jun,ZHANG Hui.Forecast of the Parking Generating Rate Based on Neural Network[J].Journal of Transportation Engineering and Information,2008,6(3). | |
| Authors: | XIONG Juan CHEN Jun ZHANG Hui |
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