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    基于改進BP神經網絡的軌道交通短時客流預測方法分析.pdf 68頁

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    • 上傳作者 hp20083(上傳創作收益人)
    • 發布時間:2019-08-06
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    致謝 光陰似箭,兩年的研究生時光很快就過去了,在論文即將完成之際,我懷著 激動與感激的心情,即將告別我的母校,在此對所有在我求學過程中給予過幫助 和鼓勵的人們致以最真誠的謝意。 首先,我要感謝我的導師賈元華教授,本論文的工作也是在我的導師賈元華 教授的悉心指導下完成,在論文的撰寫過程中,無論是在論文的選題、構思和資 料的收集,還是在論文的研究方法以及成文定稿,賈老師都給予了悉心的指導和 無私的幫助。賈老師刻苦勤勞的工作精神、嚴謹求實的治學態度、精深的學術造 詣和開闊敏銳的思維使我終生受益。 在實驗室工作及撰寫論文期間,牛忠海、尹曦輝、張亮亮等同門師兄師姐給 了我莫大的幫助與鼓勵,在此向他們表達我的感激之情。金富達、周沛、廖成同 學也給了我很大的幫助與鼓勵。此外,還要感謝趙雪靜、宋侃、劉臻同學在我遇 到挫折的時候給了我莫大的勇氣。祝福大家在未來的旅途中事業有成、前程似錦。 另外也感謝遠在家鄉的父母、親人和朋友,沒有他們的理解和支持,我將無 法完成專業知識的學習,更難以克服生活中的各種困難,祝福他們身體健康、平 安快樂。 最后,向評審本論文以及參加論文答辯的專家們表示謝意,感謝他們在百忙 中審閱并指正我的論文。 j量 豆 童 道 塞 堂 亟 ± 堂 僮 途 塞 蟲 塞 撞 囊 中文摘要中又捅斐 摘要:城市軌道交通因其運量大、速度快、綜合效益高等優點,現已成為城市交 通建設管理、解決城市交通擁堵的重要組成部分。隨著城市軌道交通網絡的不斷 完善、網絡規模的擴大,軌道客流的時空分布特征也發生了巨大的變化,其中最 重要的特點就是時變性。因此,合理、精確地預測軌道交通線路中的短時客流量, 對運營部門制定運營調度方案、優化車輛發車間隔、提高服務質量具有十分重要 的意義。 本文以北京市軌道交通4號線的實際客流數據為基礎,借鑒了道路短時交通 流預測的相關理論與方法,結合軌道交通自身特點,進行了軌道交通短時客流預 測的相關理論研究及實踐。主要工作內容如下: (1)從車站客流、斷面客流、換乘客流三個層面對城市軌道交通客流分布特 征及其影響因素進行系統的分析,闡述了城市軌道交通短時客流具有時變性、不 均衡性、高度非線性的特征。 (2)對短時客流預狽0理論進行了研究,分析了幾種不同短時客流預測方法的 特點,指出BP神經網絡處理時變性、不均衡性、高度非線性問題具有明顯優勢, 確定使用BP神經網絡對城市軌道短時客流預測問題進行研究。 (3)闡述了傳統BP神經網絡的基本原理、網絡結構及算法基本步驟,在分 析其性能的基礎上,對神經網絡的傳遞函數、訓練算法進行改進,并利用具有快 速搜索全局最優解的遺傳算法優化神經網絡的初始權值、閾值。 (4)以北京軌道交通4號線的5分鐘短時客流數據為基礎,通過聚類分析與 相關分析,建立基于改進BP神經網絡的軌道交通短時客流預測模型并給出了詳細 的網絡設計,并分別以4號線的斷面客流、車站客流、換乘客流數據對訓練好的 改進神經網絡進行仿真預測。結果分析表明基于改進BP神經網絡的軌道交通短時 客流預測模型提高了網絡的預測精度。 關鍵詞:城市軌道交通;短時客流預測;客流特征;BP神經惻絡;遺傳算法 分類號:U239.5 韭—宜童適_大堂亟±堂僮詮塞 △旦墨!B△£!: AB STRACT 7I’: ABSTRAC Withthe of of advantageslargequantity and transportation,high speed,safety railtransit comprehensivebenefits,urbanis

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