基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通發(fā)生量預(yù)測(cè)研究
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【摘要】:交通發(fā)生吸引量預(yù)測(cè)是交通規(guī)劃四階段的首要步驟,其預(yù)測(cè)結(jié)果是城市規(guī)劃布局及交通設(shè)施建設(shè)發(fā)展的重要依據(jù).為了提高交通發(fā)生量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,利用K-means聚類分析對(duì)交通小區(qū)進(jìn)行分組;對(duì)同組內(nèi)樣本小區(qū)各項(xiàng)土地利用及人口就業(yè)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,通過計(jì)算主成分載荷率為選擇預(yù)測(cè)影響因素提供依據(jù);針對(duì)各組樣本分別建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以土地利用和人口數(shù)據(jù)作為輸入變量,小區(qū)交通發(fā)生量作為輸出變量,以大連市城市交通調(diào)查數(shù)據(jù)為例對(duì)上述方法進(jìn)行檢驗(yàn),并與傳統(tǒng)回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較.結(jié)果表明,在數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高預(yù)測(cè)精度.
【作者單位】: 上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院海洋工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院;大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 預(yù)測(cè)方法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 交通發(fā)生量 聚類分析 主成分分析
【基金】:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71101109) 北京大學(xué)-美國林肯土地政策研究院論文資助項(xiàng)目(DS20140901) 長沙理工大學(xué)公路工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金項(xiàng)目(kfj120108)
【分類號(hào)】:U491.1
【正文快照】: 在城市交通規(guī)劃中,交通發(fā)生吸引量預(yù)測(cè)作為傳統(tǒng)交通規(guī)劃四階段的首要步驟,是城市規(guī)劃布局與公共設(shè)施建設(shè)的重要參考依據(jù)[1].縱觀國內(nèi)交通規(guī)劃現(xiàn)狀,大部分交通規(guī)劃工作均從土地利用入手,建立不同土地利用類型與交通發(fā)生吸引量的預(yù)測(cè)模型,主要包括生成率模型、回歸分析模型等[2-
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1 曾U喺
本文編號(hào):482595
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