【摘要】：近十年來，中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健前行，GDP年均增長率達(dá)10.7%，這極大地推進(jìn)了我國城市化的進(jìn)程，也促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車工業(yè)的巨大進(jìn)步。由于城市道路面積有限，停車場等基礎(chǔ)設(shè)施遠(yuǎn)不能滿足機(jī)動(dòng)車的快速增長，這就導(dǎo)致城市交通問題日趨嚴(yán)重，機(jī)動(dòng)車保有量急劇增加所產(chǎn)生的交通安全、環(huán)境污染等問題引起了人們的關(guān)注。如何科學(xué)地預(yù)測城市機(jī)動(dòng)車保有量并合理地限制城市機(jī)動(dòng)車保有量的規(guī)模成為了交通管理和城市規(guī)劃部門的重要課題。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空消耗、時(shí)間序列等方法建立了機(jī)動(dòng)車保有量的預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)信息的超前反饋，為及時(shí)布置、防風(fēng)險(xiǎn)于未然奠定基礎(chǔ)，為政府及相關(guān)部門制定政策提供了理論依據(jù)和模型依據(jù)。本文的主要研究工作如下： （1）建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)動(dòng)車保有量預(yù)測模型。機(jī)動(dòng)車保有量的增長受到許多因素的影響，本文選取了包括經(jīng)濟(jì)、人口及道路交通在內(nèi)的10個(gè)影響指標(biāo)，采取了一種滾動(dòng)預(yù)測的方法，利用2001年－2008年的指標(biāo)對2002年－2009年的機(jī)動(dòng)車保有量進(jìn)行訓(xùn)練，利用2002年－2009年的指標(biāo)對2003年－2010年機(jī)動(dòng)車保有量進(jìn)行測試，最后利用2003年－2010年的指標(biāo)對2011年的機(jī)動(dòng)車保有量進(jìn)行預(yù)測。 （2）建立了基于時(shí)空消耗的路網(wǎng)交通容量模型。利用時(shí)間序列中的一次指數(shù)平滑法對道路凈面積進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測的2011年的道路凈面積來計(jì)算2011年的路網(wǎng)容量。最后根據(jù)預(yù)測的機(jī)動(dòng)車保有量和路網(wǎng)容量來求得預(yù)警系數(shù)。 （3）建立了機(jī)動(dòng)車保有量的預(yù)警模型，包括警情、警情系數(shù)、警情描述和總評，用機(jī)動(dòng)車保有量和路網(wǎng)容量的比作為機(jī)動(dòng)車保有量的飽和度，可以對城市未來一年的機(jī)動(dòng)車保有量的飽和度大小進(jìn)行預(yù)測，這樣政府可以根據(jù)未來機(jī)動(dòng)車保有量的飽和度的大小來對未來一年做一個(gè)合理的規(guī)劃。 （4）用大連市為例對建立的模型進(jìn)行分析驗(yàn)證，根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)預(yù)測出未來兩年的機(jī)動(dòng)車保有量和路網(wǎng)交通容量，它們的比值作為機(jī)動(dòng)車保有量預(yù)警模型的系數(shù)，分析城市處于哪一個(gè)級別下的警情，并判斷是否需要發(fā)出警報(bào)。 通過實(shí)例分析驗(yàn)證，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)動(dòng)車保有量預(yù)警模型在一定程度上能夠?qū)C(jī)動(dòng)車保有量的飽和度進(jìn)行預(yù)警，能夠預(yù)測城市未來機(jī)動(dòng)車保有量的預(yù)警系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)超前反饋，有利于相關(guān)部門針對有可能會(huì)出現(xiàn)的交通問題提前做出防范。
【圖文】：

本文采用了 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法來構(gòu)建機(jī)動(dòng)車保有量的預(yù)測模型，用時(shí)空消耗概念構(gòu)建了路網(wǎng)容量的計(jì)算模型。通過實(shí)際的數(shù)據(jù)，利用建立的模型預(yù)測出未來兩年機(jī)動(dòng)車保有量和路網(wǎng)容量的大小。用機(jī)動(dòng)車保有量的飽和度作為衡量一個(gè)城市的機(jī)動(dòng)保有量的預(yù)警，其中機(jī)動(dòng)車保有量的飽和度=機(jī)動(dòng)車保有量/路網(wǎng)容量。本文采用理論析、調(diào)查研究與系統(tǒng)分析相結(jié)合的方法對本課題進(jìn)行了研究，其中涉及到的方法主要 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、時(shí)空消耗、時(shí)間序列等，論文的研究思路如圖 1.1 所示。

圖 2.1 人工神經(jīng)元模型Fig. 2.1 Artificial neuron model系可以利用下面的人工神經(jīng)元數(shù)學(xué)公式模型描述： iXj （的 Xini 1, 2, ,是神經(jīng)元的輸入變量；神經(jīng)元的每一個(gè) inij 1, 2, ,，我們把這個(gè)加權(quán)系數(shù)稱為權(quán)重值，，它表示值，其正負(fù)值分別模擬了生物神經(jīng)元中突觸的興奮和抑元之間的連接的強(qiáng)度；jy 表示第 j 個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的輸出要是用來決定第 j 個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)受到輸入神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)X值時(shí)將會(huì)以什么樣的方式進(jìn)行輸出； j 表示神經(jīng)元的閾 可為線性函數(shù)，或?yàn)?S 型的非線性函數(shù)，或具有任意階性傳遞函數(shù)形式如圖 2.2 所示。
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U491

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2531565