基于BP神经网络的公路客运量预测方法

• 作者: 王栋
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 交通运输
• 关键词: 灰色关联分析 BP神经网络 公路客运量 预测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 187-190
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3524字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.043

摘要

公路客运量是交通科学管理的基础性数据资料,能够反映出公路运输产出成果,对提高公路交通管理层次及建立畅通、高效的公路交通系统,具有重要意义.为提高公路客运量的预测精度,选择与公路客运量相关的主要社会指标(包括公路客运量、汽车保有量、国民总收入、人均GDP、人口总量、城镇居民人均可支配收入、社会消费品零售总额和城市化率),运用灰色关联分析法进行计算分析,最终确定公路客运量影响因子为汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率.将所确定的因子作为公路客运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路客运量预测模型,并对模型进行了应用测试.结果表明:BP神经网络模型具有较高的精度,最小相对误差为1.1％,平均相对误差为2.78％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王栋	西安航空学院车辆工程学院	24	96	6.0	9.0