基于BP神经网络与灰色预测模型的公路运量预测

• 作者: 孙涵莆 张琪虹 王嘉宁 胡鑫泽
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: BP神经网络 灰色预测模型 公路运量预测 多元线性回归
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: U492.413
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2020.03.011

摘要

公路运量与国民经济、社会发展紧密相关,其数据是衡量人民生活和国家经济效益的重要标准.为预测公路运量,以灰色预测模型为基础,建立BP神经网络模型,并建立多元回归模型,选择与公路运量高度相关的属性如人口、机动车数量等,带入灰色预测模型进行分析,最终确认汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率是公路运量的主要影响因子.建立基于BP神经网络的公路运量预测模型,并将所确定因子作为预测指标,对模型进行应用测试.测试结果显示该模型最小和相对平均误差均在最优范围内,具有一定应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琪虹	辽宁工程技术大学软件学院	4	2	1.0	1.0
2	孙涵莆	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
3	胡鑫泽	辽宁工程技术大学软件学院	3	2	1.0	1.0
4	王嘉宁	辽宁工程技术大学电控学院	3	2	1.0	1.0