基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小城市常規(guī)公交客運(yùn)量預(yù)測研究的中期報告_第1頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小城市常規(guī)公交客運(yùn)量預(yù)測研究的中期報告_第2頁
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小城市常規(guī)公交客運(yùn)量預(yù)測研究的中期報告_第3頁
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文檔簡介

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小城市常規(guī)公交客運(yùn)量預(yù)測研究的中期報告一、研究背景和意義在我國,城市化進(jìn)程不斷加速,城市規(guī)模迅速擴(kuò)大,城市人口快速增加,城市交通擁堵日益嚴(yán)重,公共交通系統(tǒng)成為緩解城市交通擁堵的重要手段。因此,對公共交通客運(yùn)量進(jìn)行科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測和管理,對于改善城市公共交通系統(tǒng)效能,提高城市生活質(zhì)量具有重要意義。傳統(tǒng)的客運(yùn)量預(yù)測方法主要是基于經(jīng)濟(jì)和社會人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,這種方法通過歷史數(shù)據(jù)分析,預(yù)測未來城市客運(yùn)量變化情況。然而,這種方法只考慮了基本因素和條件,無法考慮其它非線性和復(fù)雜因素的影響。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的非線性逼近能力和較強(qiáng)的容錯性,能夠更細(xì)致的刻畫數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,因而能夠更好地模擬和預(yù)測非線性和復(fù)雜的城市客運(yùn)量變化。本研究旨在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從多個角度對城市公共交通系統(tǒng)進(jìn)行深入研究和客運(yùn)量預(yù)測,為城市公共交通系統(tǒng)的管理和改進(jìn)提供科學(xué)的決策支持。二、研究內(nèi)容和方法(一)研究內(nèi)容本研究主要包括以下內(nèi)容:1.收集和整理中小城市公共交通系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù),包括客運(yùn)量、線網(wǎng)情況、客流熱點(diǎn)等信息;2.對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挖掘客運(yùn)量變化的影響因素和規(guī)律;3.構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,考慮多個因素的影響,預(yù)測中小城市公共交通系統(tǒng)的客運(yùn)量變化趨勢;4.對模型進(jìn)行準(zhǔn)確性測試和評價,驗(yàn)證模型的有效性和可靠性。(二)研究方法1.數(shù)據(jù)收集:利用網(wǎng)絡(luò)收集中小城市公共交通系統(tǒng)的基本數(shù)據(jù),包括線路情況、車輛數(shù)量、運(yùn)行時間、客流熱點(diǎn)等信息;2.數(shù)據(jù)分析:利用數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。包括主成分分析、相關(guān)性分析、時間序列分析等;3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建:利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對城市公共交通系統(tǒng)進(jìn)行建模。模型包括輸入層、隱含層、輸出層,通過對訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整,達(dá)到預(yù)測客運(yùn)量的目的;4.模型準(zhǔn)確性測試和評價:利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型測試,評價模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測效果。對模型進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn),提高模型預(yù)測效果和可靠性。三、預(yù)計(jì)成果和意義本研究預(yù)計(jì)將獲得以下成果:1.收集整理中小城市公共交通系統(tǒng)基本數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)儲備系統(tǒng);2.分析中小城市公共交通系統(tǒng)客運(yùn)量變化的影響因素和規(guī)律,提出合理建議;3.構(gòu)建可靠的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,完成對中小城市公共交通系統(tǒng)客運(yùn)量的預(yù)測;4.驗(yàn)證模型的有效性和可靠性,為城市公共交通系統(tǒng)的改進(jìn)提供科學(xué)決策支持。本研究具有以下意義:1.為中小城市公共交通系統(tǒng)的客流預(yù)測和管理提供科學(xué)依據(jù);2.探索神經(jīng)

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