交通出行预测的神经网络模型

• 作者: 周钱 徐薇 陆化普
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通出行预测 神经网络 影响因素 模型分析
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: U491.1+4
• 字数: 4016字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2008.02.002

摘要

针对交通出行集计预测模型的缺陷,结合神经网络在非线性关系映射方面的优势,本文提出了交通出行预测的BP神经网络模型.作者在对BP神经网络的结构和算法进行分析的基础上,研究了交通出行预测BP神经网络模型的影响因素、模型结构和模型数据,并采用实际调查数据对模型进行了检验和应用.研究结果表明模型预测精度较高,既有很强的理论优势和解释性,又有良好的操作性.最后,文章讨论了下一步的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆化普	清华大学交通研究所	232	5277	40.0	65.0
2	徐薇	清华大学交通研究所	7	193	6.0	7.0
3	周钱	清华大学交通研究所	7	266	6.0	7.0