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摘要:
居民交通出行活动研究是制定城市交通政策和规划的重要基础.考虑了出行活动一系列的选择过程,将出行活动和交通方式按照发生序列创建组合链,组合链包含了出行目的、交通方式、活动序列等信息.通过组合链可以得到购物出行频率和交通方式指标.以交通出行需求条件弹性较大的购物出行为基础,利用居民一日出行活动日记数据,提取购物出行组合链.利用神经网络并行处理及非线性拟合的优势构建组合出行链预测模型,分别建立了基于传统神经网络、LM神经网络和切比雪夫神经网络的仿真模型,输入出行者社会经济属性、家庭特征等17个影响因素对组合链模型进行训练,经验证切比雪夫模型的预测效果最优.标定后的模型可以较好的预测购物出行频率和交通方式选择,可为交通需求管理政策研究、效果预判等提供量化分析工具.
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 购物出行与交通方式组合出行链仿真分析
来源期刊 系统仿真学报 学科 交通运输
关键词 组合链仿真 出行目的 交通方式 购物活动 交通需求管理政策
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 仿真技术应用
研究方向 页码范围 1156-1163
页数 分类号 U491
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邵春福 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 184 3507 34.0 48.0
2 王书灵 北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室 17 228 9.0 15.0
6 张光亮 北京交通大学计算机与信息技术学院 2 9 2.0 2.0
7 董升伟 3 10 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (109)
共引文献  (238)
参考文献  (15)
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研究主题发展历程
节点文献
组合链仿真
出行目的
交通方式
购物活动
交通需求管理政策
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
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