本文關(guān)鍵詞：基于DAG-SVM的居民出行方式選擇模型　出處：《交通信息與安全》2016年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提高居民出行方式的預測精度對于評價交通規(guī)劃方案、交通策略的效果具有重要意義。應用心理學、行為科學的方法分析了出行決策的思維過程,將出行決策過程結(jié)構(gòu)化,建立出行情景庫,并采用主成份法分析了影響方式選擇的主要因素,作為支持向量機模型的輸入。利用統(tǒng)計學習理論分析了支持向量機與神經(jīng)網(wǎng)絡在建模原理上的區(qū)別,建立了基于有向無環(huán)圖-支持向量機(DAGSVM)的方式選擇模型,闡述了模型的具體步驟。通過實驗對不同核函數(shù)的預測效果進行了評價,并采用網(wǎng)格法和遺傳算法進行參數(shù)尋優(yōu)。結(jié)果表明,核函數(shù)選擇徑向基函數(shù)效果較理想,參數(shù)尋優(yōu)方法上遺傳算法比網(wǎng)格法效果更好。通過優(yōu)化后,DAG-SVM模型的整體預測精度達到了82.3%,比神經(jīng)網(wǎng)絡提高了近9%。但對出租車出行的預測準確率略低于其他方式,這主要由于出租車常被作為特殊情況下的備選方式,其出行規(guī)律性相對較差。
【作者單位】： 中國城市規(guī)劃設計研究院;吉林大學交通學院;
【分類號】：U491.1
【正文快照】： !引言隨著城市人口及規(guī)模的不斷擴大,交通需求發(fā)生了前所未有的迅速增長,交通供需不平衡導致的交通擁堵、空氣污染等問題日益嚴重。交通需求管理是解決城市交通問題的主要手段。居民出行方式的預測能為交通規(guī)劃方案、交通管理策略的效果評價提供科學的依據(jù)。出行方式預測的常

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