基于神经网络的交通发生量预测研究

发布时间：2017-06-25 15:14

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【摘要】：交通发生吸引量预测是交通规划四阶段的首要步骤,其预测结果是城市规划布局及交通设施建设发展的重要依据.为了提高交通发生量预测准确性,利用K-means聚类分析对交通小区进行分组;对同组内样本小区各项土地利用及人口就业指标进行主成分分析,通过计算主成分载荷率为选择预测影响因素提供依据;针对各组样本分别建立BP神经网络模型,以土地利用和人口数据作为输入变量,小区交通发生量作为输出变量,以大连市城市交通调查数据为例对上述方法进行检验,并与传统回归模型预测结果进行比较.结果表明,在数据预处理基础上建立的BP神经网络模型具有较高预测精度.
【作者单位】： 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院海洋工程国家重点实验室;上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;大连海事大学交通运输管理学院;
【关键词】： 预测方法 BP神经网络 交通发生量 聚类分析 主成分分析
【基金】：国家自然科学基金项目(71101109) 北京大学-美国林肯土地政策研究院论文资助项目(DS20140901) 长沙理工大学公路工程教育部重点实验室开放基金项目(kfj120108)
【分类号】：U491.1
【正文快照】： 在城市交通规划中,交通发生吸引量预测作为传统交通规划四阶段的首要步骤,是城市规划布局与公共设施建设的重要参考依据[1].纵观国内交通规划现状,大部分交通规划工作均从土地利用入手,建立不同土地利用类型与交通发生吸引量的预测模型,主要包括生成率模型、回归分析模型等[2-

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