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基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
1
作者
张思瑶
杜晨阳
+2 位作者
张懿槾
高婉琦
贺鹏飞
《河南科技》
2025年第3期59-64,共6页
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型...
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型。通过模型训练与验证,分析不同参数配置下的模型性能,并与传统预测方法进行了对比。【结果】结果表明,基于BP神经网络的预测模型在多个时间段的客流量预测中表现优异,预测误差显著低于传统方法。BP神经网络模型预测结果在仅使用均值进行预测的情况下,其准确度越接近于1精准度越高,即预测结果训练集为0.701,测试集为-0.906均接近于1。【结论】BP神经网络模型能够有效捕捉客流量的变化趋势,具有较高的预测精度,适用于复杂城市交通系统的客流量预测任务。未来的研究可进一步优化模型参数,并结合其他算法提高预测性能。
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关键词
BP神经网络模型
聚类分析法
移动平均法
客流预测
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职称材料
题名
基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
1
作者
张思瑶
杜晨阳
张懿槾
高婉琦
贺鹏飞
机构
西安交通工程学院交通运输学院
西安市轨道交通集团有限公司运营分公司
出处
《河南科技》
2025年第3期59-64,共6页
基金
西安交通工程学院大学生创新创业训练计划项目“显而易见——基于人工智能的城市轨道交通可视化候车系统”(2023DC08)
陕西省教育厅科学研究计划项目(22JC048)
西安市科技计划项目(23GXFW0046)。
文摘
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型。通过模型训练与验证,分析不同参数配置下的模型性能,并与传统预测方法进行了对比。【结果】结果表明,基于BP神经网络的预测模型在多个时间段的客流量预测中表现优异,预测误差显著低于传统方法。BP神经网络模型预测结果在仅使用均值进行预测的情况下,其准确度越接近于1精准度越高,即预测结果训练集为0.701,测试集为-0.906均接近于1。【结论】BP神经网络模型能够有效捕捉客流量的变化趋势,具有较高的预测精度,适用于复杂城市交通系统的客流量预测任务。未来的研究可进一步优化模型参数,并结合其他算法提高预测性能。
关键词
BP神经网络模型
聚类分析法
移动平均法
客流预测
Keywords
BP neural network model
cluster analysis
moving average method
passenger flow prediction
分类号
U231.4 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
张思瑶
杜晨阳
张懿槾
高婉琦
贺鹏飞
《河南科技》
2025
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