基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中等城市中心區(qū)停車需求預測模型研究.pdf

1、停車需求是一個復雜的問題，影響因素既有社會發(fā)展的因素，又有個體行為的因素，在解決實際問題中無法量化的因素常被忽略。本文嘗試將停車政策的傾向作為影響因素之一，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測模型分別對路側(cè)停車泊位、社會停車泊位和配建停車泊位進行預測，訓練樣本采用中等城市中心區(qū)的停車數(shù)據(jù)，圍繞這一目標，論文主要開展了以下幾個方面的工作。
　　首先，定性地確定了路側(cè)、社會和配建三種類型停車的影響因素。從我國中等城市中心區(qū)停車需求特點入手，結(jié)合現(xiàn)有各類

2、停車需求預測涉及的影響因素，分別進行其與停車類型關(guān)系的研究，從而選取出所需的影響因素，為下一步研究工作奠定基礎(chǔ)。
　　其次，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的停車需求預測模型。以選擇出的停車需求影響因素作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元，用試算法確定隱層的神經(jīng)元個數(shù)，以路側(cè)停車泊位、社會停車泊位和配建停車泊位作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，采用改進的BP學習算法，用附錄1中附表1、附表2和附表3中的樣本對訓練、檢驗網(wǎng)絡(luò)，分別對三種類型的停車泊位數(shù)進行預測。模型主體用M