基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的出行方式選擇預測方法研究.pdf

1、居民出行方式選擇預測是交通規(guī)劃的重要組成部分之一。如果居民出行方式的分擔率合理，城市有限的交通空間就能得到合理利用，交通擁擠就會得到緩解。但現(xiàn)有的出行方式選擇預測模型存在各種缺陷，因此有必要進一步研究居民出行方式選擇預測方法。 本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡良好的學習能力和模式分類能力，體現(xiàn)各出行方式與其影響因素間復雜的關(guān)系，運用MATLAB的概率神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱(NNT)，建立城市居民出行方式選擇預測模型，并以北京市房山區(qū)居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)為例

2、，驗證將概率神經(jīng)網(wǎng)絡應用于居民出行方式選擇預測的可行性和有效性。 論文首先介紹常用的出行方式選擇預測模型，分析其各自存在的問題，闡述了應用概率神經(jīng)網(wǎng)絡在交通方式劃分上的有效性，并針對模型中的參數(shù)標定問題，提出了改進模型參數(shù)標定的方法；然后，對房山區(qū)居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，總結(jié)影響房山區(qū)居民出行方式選擇的主要因素，為建立房山區(qū)交通方式劃分模型標定參數(shù)；最后，以房山區(qū)居民出行為實例，將改進標定參數(shù)前后的兩模型預測結(jié)果對比，結(jié)果