基于神经网络的停车需求预测模型及应用

• 作者: 向红艳 邵毅明 龙东华
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市交通 停车需求 主成分分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 6-9
• 分类号: U491
• 字数: 3182字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.ISSN.1674-4861.2010.05.002

摘要

结合停车需求特点分析了停车需求影响因素,提出了基于主成分分析的BP神经网络停车需求预测模型,该模型主要是通过对城市中心区停车需求的经济、土地、交通的特征分析,利用主成分分析法,明确了影响停车需求的主成分,简化了神经网络的输入样本,消除了网络输入之间的相关性,提高了网络的性能,实现了公共停车需求的准确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵毅明	重庆交通大学交通运输学院	210	1215	17.0	22.0
2	向红艳	重庆交通大学交通运输学院	45	384	13.0	16.0
3	龙东华	重庆交通大学交通运输学院	8	32	3.0	5.0