基于优化灰色神经网络模型预测公交换乘需求量的换乘枢纽选址

• 作者: 汤旻安 王晓明 袁爽
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 交通工程 换乘枢纽选址 遗传灰色神经网络 公交换乘枢纽
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统与交通工程
• 页码范围: 115-119,126
• 页数: 6页
• 分类号: U492.1+41
• 字数: 3853字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2013.06.020

摘要

根据公交换乘枢纽换乘量的生成特点和影响交通换乘量的主要组成因素,研究发现交通换乘量具有“小样本、贫信息”的灰色特征,为此提出了一种基于灰色软计算的换乘需求量预测方法.该方法利用灰色系统原理建立灰色神经网络系统预测模型,通过采用遗传算法改进神经网络的性能,提高系统预测的精度.以兰州市市区公共交通枢纽规划为例,结合实际的道路交通调查数据,运用该方法对提出的交通枢纽方案进行了实证分析与评价.结果表明:改进的灰色神经网络能有效地改善预测精度；运用GA-GNN模型求解道路交通中的非线性问题对提高决策水平具有较大的现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓明	兰州理工大学机电工程学院	42	298	9.0	15.0
2	汤旻安	兰州交通大学自动化与电气工程学院	21	79	5.0	7.0
6	袁爽	兰州交通大学自动化与电气工程学院	4	11	2.0	3.0