神经网络作业：预测公路运量
基于神经网络模型的中国农产品物流需求预测
基于神经网络模型的中国农产品物流需求预测张娜浙江财经大学东方学院摘要：以BP 神经网络模型为预测方法，对2003 年~2012 年我国农产品的物流需求进行模拟，并对未来我国农产品的物流需求的情况进行预测。
结果显示，由BP 神经网络模型模拟的数据精度较高，验证了该方法在数据拟合和预测领域具有较强的实用性。
而对于农产品物流需求的预测结果表明，短期内我国农产品物流需求的增长状况仍然是非常可观的。
关键词：神经网络模型；农产品；物流需求；预测一、引言农产品是我国居民生活必需的产品，在城乡居民消费中都占有较大的比重。
农业向来是支撑我国经济社会发展的基础产业。
随着我国区域经济的发展和人民生活水平的提高，农产品供给和需求都得到显著提高。
随之引致的农产品物流供给和物流需求也不断增加。
在这种发展趋势下，如何协调农产品物流供给和物流需求均衡是值得关注的问题。
对于农产品物流提供者来说，对农产品物流需求进行合理预测，是保证农产品物流供给满足需求的重要手段，是维持农产品物流供求均衡的重要依据。
与此同时，合理地预测农产品的物流需求，也能促进农产品社会物流维持更好更快地发展。
二、农产品物流需求预测的关键因素从我国农产品市场供求关系、农产品市场发展的协调性等多方面来看，农产品物流需求规模变化的主要影响因素包括我国经济发展水平、农产品产量、居民消费水平、居民消费结构、科技发展水平等。
单从经济学角度来看，农产品物流需求是一种派生的需求，它除了受宏观经济因素影响之外，还受到农产品消费和使用、农产品生产等各类微观因素影响。
随着我国经济发展水平不断提升、产业结构不断优化、资源配置不断调整，农产品的物流需求也将不断发生变化。
因此，我们可以认为我国农产品物流需求与经济社会发展之间存在极大的关联。
由此，利用反映经济社会发展的各项指标对我国农产品的物流需求进行预测，是具有可行性的。
在衡量农产品物流需求时，本文采用农产品物流需求规模的指标。
该指标主要反映了我国农产品物流需求的总量，是农产品生产决策过程中必须明晰的首要指标。
高速公路交通流量预测技术研究
高速公路交通流量预测技术研究一、绪论随着社会经济的发展，高速公路在我国交通运输中的地位越来越重要。
而交通流量预测是高速公路管理和交通规划的一个重要工作，可有效提高交通运输的效率和安全性。
因此，高速公路交通流量预测技术的研究显得尤为重要。
二、高速公路交通流量预测模型1. 基于经济指标和历史数据的预测模型这种模型将经济指标和历史数据作为预测输入，包括GDP增长率、就业率、GDP人均收入等因素。
通过利用这些指标，建立预测模型，可以有效地预测未来某一时期的高速公路交通流量。
2. 基于机器学习的预测模型机器学习作为一种新的数据分析方法，可处理大规模的复杂数据，可以应用于高速公路交通流量预测问题。
这种模型通过采集历史数据和实时数据，利用机器学习算法构建预测模型，预测未来的交通状况。
3. 基于神经网络的预测模型神经网络模型的优点在于它可以通过学习历史数据，自动调整参数，对未来的交通流量进行预测。
神经网络模型的主要特点在于其自适应性和非线性映射，可以处理具有不确定性的高速公路交通流量预测问题。
三、高速公路交通流量预测技术的应用1. 交通运输管理高速公路交通流量预测技术可以有效地帮助交通运输管理部门做出合理的交通规划，优化交通运输体系，提高交通运输效率。
例如，预测未来交通流量，可以调整道路建设计划，优化路网结构，提高道路利用率。
2. 交通事故预警高速公路交通流量预测技术可以帮助交通部门监测路段的交通流量情况，预测交通拥堵和事故的发生可能性。
例如，在预测交通拥堵的情况下，交通部门可以采取措施，避免事故的发生，保障交通安全。
3. 交通信息服务高速公路交通流量预测技术可以为驾驶者提供实时的路况信息和交通流量情况，帮助司机选择最佳的出行路线，提高道路利用率，减少路面交通拥堵和延迟时间。
四、高速公路交通流量预测技术存在的问题与挑战1. 数据不全面和准确性不足由于各种原因，高速公路交通流量数据的质量和准确性不能完全得到保障，缺乏可靠数据是高速公路交通流量预测技术面临的一个重大挑战。
神经网络预测法与四阶段预测法相组合在铁路运量预测中的应用研究
摘要１运量预测工作在交通工程建设的前期工作中处于十分重要的地位。
可以说，做好对运量预测数据的分析和应用，是进行交通建设和设计工作的起步点，是工程项目建设规模和运营经济评价的基础，是项目风险的评价要素和关键。
远期预测客流是一个变动较大的变量，对预测的准确性来说难以保证。
本文就神经网络与四阶段预测法相组合作了探讨，并构造出新的交通量预测模型。
以胶济铁路提速改造为例，就构造的客运量预测模型作了应用研究。
其中以平均增长率法计算客流量的交通分布；以重力模型法计算诱发客流；依据运输阻力构建的分担率模型计算转移客流；在计算诱发客流时考虑了时间价值。
另外本文还探讨了灰色多层次评价法的建模理论，并给出了应用实例。
在多层次灰色评价法的理论基础上，为了使描述各灰色类的评价信息都发挥作用，将被评者的分散信息处理成一个描述不同灰色类的权向量，对其进行单值化处理，可得到被评者的综合值，从而对被评者排序选优。
论文从理论和实践两方面丰富和发展了现有的交通运量预测方法、铁路方案比选的方法，其主要工作和创新点如下：１．本文把国民生产总值、人均收入、人口等因素和交通客流量建立起直接的联系，从而进行客流预测。
而传统的预测方法很难把这些因素与交通量建立起直接的联系。
实例验证表明本文的神经网络模型用误差反向传播算法具有良好的收敛性，能够保证满意的映射精度，取得了理想的预测结果，为决策提供了可靠的依据。
２．神经网络预测法与四阶段预测法相组合，突破了传统预测方法的局限性。
组合后的预测方法不但考虑了政治、经济、人口等因素的影响，而且还考虑了时间、票价、距离等因素的影响。
３．多层次灰色评价法与同类方法相比，考虑的信息更全面，评价结果更准确和客观，实用性更强，更适用于对铁路方案比选中的定性和定量指标进行客观公正的综合评价，有利于推进铁路方案优选与决策的规范化。
关键词：神经网络；四阶段预测法；交通分布；诱发客流；交通量的分担；方案比选；多层次灰色评价法ＡｂｓｔｒａｃｔＦｏｒｔｕｎｅｃａｐａｃｉｔｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｗｏｒｋｉｓｉｎｔｈｅｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｅａｒｌｉｅｒｓｔａｇｅｗｏｒｋｏｆｔｒａ伍ｃｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｃａｎｓｐｅａｋ，ａｎｄｄｏｇｅｔｔｉｎｇｗｅｌｌｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｔｏｆｏｍｍｅｃａｐａｃｉｔｙｔｈａｔｂｅｉｎｇｉｓｉｎｐｒｏｇｒｅｓｓｔｈａｔｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｉｓｂｕｉｌｄａｎｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓｗｏｒｋｅｄｓｔａｒｔｓａｌｉｔｔｌｅ，ａｎｄｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｔｈａｔｐｒｏｊｅｃｔｉｔｅｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｃｏｐｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｗｅｒｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙａｐｐｒａｉｓｅｄ，ｉｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎｅｓｓｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｋｅｙｏｆｉｔｅｍｒｉｓｋ．Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｎａｔａｓｐｅｃｉｆｉｅｄｆｕｔｕｒｅｄａｔｅｉｓａｖａｒｉａｂｌｅｔｈａｔｔｈｅｃｈａｎｇｅｉｓｂｉｇｇｅｒ，ａｎｄｉｓｈａｒｄｔｏｐｌｅｄｇｅｔｏｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃａｌｃｕｌａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｉｎｇｓｍａｋｅｕｐｄｏｉｎｇｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔｗｉｔｈｆｏｕｒｓｔａｇｅｓ，ａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｓｇｏｏｕｔｔｈｅｎｅｗｖｏｌｕｍｅｏｆｔｒ＆ｆｆｉｃｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＷｉｔｈｔｈｅＪｉａｏ－ＪｉＲａｉｌｗａｙｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｓｐｅｅｄａｎｄｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔｏｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｐａｓｓｅｎｇｅｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｎｇｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄｈａｖｅｄｏｎｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｕｄｙ．ｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｏｆａｖｅｒａｇｅｒａｔｅｏｆｉｎｃｒｅａｓｅｌａｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎＡｍｏｎｇｔｈｅｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｃａｐａｃｉｔｙ；Ｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓｂｒｏｕｇｈｔｏｕｔｉｎｍｏｄｅｌｌａｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｇｒａｄｔｙ；Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅｒａｔｅｓｈａｒｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｙｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｍｏｄｅｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｓｈｉｆｔｓｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓ；Ｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｉｍｅｖａｌｕｅｗｈｅｎｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓｂｒｏｕｇｈｔｏｕｔｉｎｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒｔｈｅｍｏｄｅｌｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｏｒｙｔｈａｔｔｈｅｇｒｅｙｍｕｌｔｉ—ｌｅｖｅｌＷａｓａｐｐｒａｉｓｅｄｔｈｅｌａｗｈａｓｓｔｉｌｌｂｅｅｎｉｎｑｕｉｒｅｄｉｎｔｏｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｄｈａｓｇｉｖｅｎｏｕｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｌｉｖｉｎｇｅｘａｍｐｌｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｐｐｒａｉｓｅｄｏｎｔｈｅｏｒｙｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｌａｗａｔｔｈｅｍｕｌｔｉ—ｌｅｖｅｌｇｒｅｙ，ｔｏｂｒｉｎｇｆｕｌｌｐｌａｙｏｆａｌｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｅｙｄｅｇｒｅｅｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｐｍｃｅｄｕｍｏｆｍｏｄｅｌｃｒｅａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｉｔｉｎｄｕｃｅｓａｌｌｅｖａｌｕａｔｏｒｓ’ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏｏｎｅｐｒｉｏｒｉｔｙ－ｖｅｃｔｏｒｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｅｙｄｅｇｒｅｅａｎｄａｌｌｏｃａｔｅｓｉｔｗｉｔｈｓｉｎｇｌｅｖａｌｕｅｓｏａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｖａｌｕｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｏｒｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｕｎｄｅｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．ＴｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｏｒｔｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｔｏｂｅｅｖａｌｕａｔｅｄｔｈｅｎＣａｎｂｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．ＴｈｅｓｉｓｒｉｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｎＯＷａｖａｉｌａｂｌｅｔｒａｆｆｉｃｆｏｒｔｕｎｅｍｅａｓｕｒｉｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｙａｎｄｐｕｔｓｉｎｔｏｐｒａｃｔｉｃｅｔｈａｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｈｉｓｍａｊｏｒｗｏｒｋａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｐｏｉｎｔｉｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：１．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｎａｔｉｏｎａｌｌＳｔｏｔａｌｏｕｔｐｕｔｖａｌｕｅ，ｐｅｒｃａｐｉｔａｉｎｃｏｍｅｍａｄａｎｄｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓａｎｄｈａｓｂｅｅｎｂｕｉｌｄｔｈｅｄｉｒｅｃｔｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｔｃｆａｃｔｏｒｃｏｎｔａｃｔ，ｔｈｕｓｃａｒｒｉｅｓｏｎｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎｈａｓｖｅｒｙｈａｒｄｂｅｅｎｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｓｅｆａｃｔｏｒｓｔｏｔｈｅｄｉｒｅｃｔｃｏｎｔａｃｔｗｉｔｈｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆ自ｍ伍ｃ．Ｔｈｅｌｉｖｉｎｇｅｘａｍｐｌｅｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｎｅｕｒａｌ西南交通大学硕士研究生学位论文第３页ｎｅｔｗｏｒｌ（ｓｍｏｄｅｌｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｏｓ∞ｓｓｅｓｔｈｅｇｏｏｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ、Ⅳｉｔｈｔｈｅｅｒｒｏｒｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｃ柚ｐｌｅｄｇｅｔｈｅｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｍａｐｐｍｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎｄｇａｉｎｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏｆｉｄｅａｌ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｒｅｌｉａｂｌｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｐｏｌｉｃｙｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｂｒｏｋｅｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｉｍｉｔａ廿ｏＩｌｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ．ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ诚ｔＩｌｆｏｕｒｓｔａｇｅｓｔｈａｔｔｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｉｎｇｓ２．Ｂｅｉｎｇｍａｋｅｕｐ．Ｎｏｔｏｎｌｙｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｆｓｐｒｉｎｇｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈ醛ｐｏｌｉｔｉｃｓ，ｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｒｅ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａＳｔｈｅｔｉｍｅ，ｐｒｉｃｅｏｆａｔｉｃｋｅｔａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅｅｔｃ．３．Ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌｇｒｅｙｉｓ叩ｐｍｉｓｅｄｔｈｅｌａｗａｎｄｉｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓａｍｅｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｉｎｋｏｖｅｒｉｓｍｏｒｅｏｖｅｒａｌｌ，ａｎｄａｐｐｒａｉｓｉｎｇｔｈｅｒｅｓｕｌｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ、Ⅳｉｔｔｌｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｐｒａｃｔｉｃａｌｎａｔｕｒｅｉｓｓｔｒｏｎｇｅｒ，ａｎｄｍｏｒｅｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｉｎｃａｒｒｙｉｎｇｏｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙｔｈｅｊｕｓｔｓｙｎｔｈｅｓｉｓａｐｐｒａｉｓｉｎｇ，ａｎｄｉｓｆａｖｏｒｏｆｐｕｓｈｉｎｇｏｎｔｈｅｍｏｓｔｅｘｃｅｌｌｅｎｔｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎｓｅｌｅｃｔｅｄａｎｄｍａｋｅｓｐｏｌｉｃｙｏｆｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｔｏｔｈｅｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｔｈａｎｑｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｆｉｘｅｄｑｕａｎｔｉｔｙｑｕｏｔａｗｈｉｃｈｐｉｃｋｅｄｏｎ．ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｆｏｕｒｓｔａｇｅｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｓ；Ｔｒａｆｆｉｃｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；Ｉｎｄｕｃｅｔｈｅｂｒｏｋｅｒｆｌｏｗ；Ｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｖｏｌｕｍｅｓｈａｒｅｓ；Ｓｅｌｅｃｔｔｈｅｂｅｓｔｐｒｏｊｅｃｔ；Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｇｒｅｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ西南交通大学硕士研究生学位论文第１页第一章绪论１．１引言市场经济条件下，对铁路建设项目进行科学、准确的经济评价．是确保铁路建设项目资金到位，在合理期限收回投资、抵御风险，并取得预期经济效益的关键。
交通流量预测的数学模型构建与应用
交通流量预测的数学模型构建与应用第一章：引言在当今城市化程度日益高涨的情况下，交通流量预测已经成为了一项重要的任务。
在城市交通管理中人们常常需要了解未来的交通流量，以便合理规划道路资源，制定出更加有效的交通管理策略。
因此，构建一个可靠的交通流量预测数学模型对于城市交通管理至关重要。
本文将从数学模型构建与应用两个方面探讨交通流量预测。
第二章：交通流量预测的数学模型构建2.1 多元线性回归模型多元线性回归模型是一种比较常用的交通流量预测模型，它可以分析影响预测变量的多种因素。
多元线性回归模型的基本形式为：y=a0+a1x1+a2x2+……+anxn+ε其中，y为预测变量，a是回归系数，x是自变量，ε是误差项。
对于交通流量预测模型而言，预测变量为交通流量，自变量可以是天气、时间、历史数据等。
2.2 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的交通流量预测模型。
它根据历史数据的时间序列规律，预测未来交通流量的模型。
时间序列模型的基本形式为：yt=f(yt-1,yt-2,……)+εt其中，f是时间序列模型的函数，ε是误差项。
在时间序列模型中，yt表示当前的交通流量，yt-1、yt-2等表示过去的交通流量值。
2.3 神经网络模型神经网络模型是一种非线性模型，可以有效地逼近交通流量的复杂规律。
神经网络模型的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收交通流量的相关因素，隐藏层进行运算并产生新的变量，输出层给出预测结果。
第三章：交通流量预测的应用3.1 基于交通流量预测的交通管理策略制定交通流量预测可以帮助城市交通管理人员分析和评估不同策略对交通流量的影响。
这有助于制定更有效的交通管理策略，包括优化巡逻或巡视的时间和路线，调整交通信号灯的时间设置，优化公共交通路线等。
3.2 基于交通流量预测的交通调度基于交通流量预测的交通调度可以使交通运输更加高效。
例如，在公共交通领域，公交车可以根据预测交通流量调整开车时间和路线，保证车辆不过度拥挤，在不同高峰期合理配置车辆。
基于CNN-LSTM-Attention组合模型对我国货运量时序预测对比
基于CNN-LSTM-Attention组合模型对我国货运量时序预测对比作者：燕学博曹世鑫来源：《物流科技》2024年第14期摘要：為了进一步提高我国货运量的预测准确性，文章基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型，引入注意力机制（Attention Mechanism）的组合预测模型，以对我国货运量进行时序预测。
首先，利用卷积神经网络提取货运量数据变化特征。
其次，将所提取的特征构成时间序列作为长短期记忆网络的输入。
最后，通过注意力集中捕捉预测模型中经LSTM层输出的信息特征，划分权重比例，提取关键信息，实现货运量预测。
结合全国月度货运量历史数据进行时序预测，然后与其他神经网络预测的各种评价指标进行对比，结果显示，CNN-LSTM-Attention模型预测误差小于其他模型，预测准确性相对较好。
关键词：货运量；预测；CNN；LSTM；注意力机制中图分类号：F259.22 文献标志码：A DOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.14.002文章编号：1002-3100（2024）14-0005-05Comparison of Time-Series Prediction of Freight Transportation Volume in China Based on CNN-LSTM-Attention Combination ModelYAN Xuebo1，CAO Shixin2 （1. School of Management， Fujian University of Technology，Fuzhou 350118， China; 2. School of Transportation， Fujian University of Technology， Fuzhou 350118， China）Abstract： In order to further improve the prediction accuracy of China's high freight volume，this paper introduces a combined prediction model of Attention Mechanism based on convolutional neural network and long and short-term memory network model to forecast China's freight volume in time series. First of all， the convolutional neural network is used to extract the features of the freight volume data changes， and then the extracted features are used to constitute a time series as the input of the long and short-term memory network， and finally， the attention is focused on capturing the features of the information output from the LSTM layer in the prediction model， dividing the weight ratio， extracting the key information， and realizing the prediction of the freight volume. Combined with the national monthly freight volume historical data for time series prediction， and then compared with other neural network prediction of various evaluation indexes， the results show that the CNN-LSTM-Attention model prediction error is smaller than other models， and the prediction accuracy is relatively good.Key words： freight volume; prediction; CNN; LSTM; attention mechanism0 引言近年来，我国的货物运输总量持续增长，但增速整体上呈现出逐渐减缓的趋势，这主要是因为我们的货运量预测不够准确和合理，导致了资源的浪费[1]。
基于机器学习的高速公路交通流量预测研究
基于机器学习的高速公路交通流量预测研究随着人口的不断增长和城市化进程的不断加速，交通拥堵问题越来越严重。
高速公路作为城市间联系的重要交通方式，承载了大量的交通流量。
然而，高速公路交通流量的变化往往非常复杂，受到众多因素的影响，比如天气、节假日、周末等等。
为了更好地利用和规划高速公路资源，预测交通流量就显得非常重要。
而在这个大数据和人工智能时代，机器学习成为预测交通流量的重要方法之一。
机器学习是一种人工智能的分支，它的目的是让计算机通过数据学习规律和模式，并应用到未知的数据中。
在交通流量预测中，机器学习可以通过学习大量历史交通数据，掌握不同因素对交通流量的影响规律，并基于这些规律进行未来交通流量的预测。
具体来说，机器学习包括数据预处理、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。
首先是数据预处理。
交通数据通常是通过传感器或摄像头等设备采集的，由于交通高速，数据采集频率高、覆盖面广，采集到的数据量非常大。
因此，在对数据进行分析和建模前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、缺失值处理等。
其次是特征提取。
在机器学习中，特征提取是非常重要的一步。
特征是指从原始数据中提取的能够表达数据本质的变量，也可以理解为数据的某些性质。
在交通流量预测中，可以使用时间、天气、交通事故、节假日等作为特征变量。
因此，为了提高模型的准确性，需要仔细挑选合适的特征变量。
然后是模型构建。
在交通流量预测中，常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、人工神经网络等。
具体使用哪种算法，要根据问题的特性和数据的分布来判断。
例如，在使用神经网络进行交通流量预测时，可以考虑网络深度、神经元数量、激活函数等因素。
模型构建完成后，还需要进行模型的训练和测试，以验证模型的准确性。
最后是模型评估。
在机器学习中，评估模型的好坏可以采用多种指标，包括准确率、召回率、F1值等。
在交通流量预测中，评估准确性的主要指标是均方根误差和平均绝对误差。
公路货运量影响因素分析及趋势预测模型研究
公路货运量影响因素分析及趋势预测模型研究
常志宏;崔建;康传刚;朱晓龙;李义凡;赵瀚林
【期刊名称】《中国交通信息化》
【年(卷),期】2024()S01
【摘要】为了提高公路货运量预测的准确性,本文选取经济、基础设施、人口等影响因素,运用皮尔逊相关系数对影响因素与公路货运量之间的相关性进行分析,构建预测模型,并采用平均绝对误差法对模型精度进行验证。
结果表明:经济因素中的建筑业增加值对公路货运量的影响最大,皮尔逊相关系数为0.964,具有极显著性;其次是基础设施因素中的高速等级公路里程和人口因素中年末常住人口与公路货运量的相关性最高,相关系数分别为0.925,0.908,呈极显著性和显著性。
研究发现,经济因素中以第二产业增加值为影响因素的预测模型平均绝对误差最低,为2602.466513;其次是基础设施因素中以公路里程为预测模型和人口因素中以常住人口为因子的预测模型误差最低,分别为5268.431313、11091.81933。
【总页数】5页(P448-452)
【作者】常志宏;崔建;康传刚;朱晓龙;李义凡;赵瀚林
【作者单位】山东高速股份有限公司;山东交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】U492.313
【相关文献】
1.基于GM(1,1)灰色系统的公路货运量预测模型的研究
2.基于主成分分析和RBF 神经网络的公路货运量预测模型
3.基于灰色预测模型的山东省公路货运量预测分析
4.基于主成分分析的公路货运量预测影响因素研究
5.公路货运量变权组合预测模型研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
硕士论文基于rbf神经网络的货运量预测模型研究
货运量预测按其性质可分为定性预测和定量预测。定性预测方法主要以专家为索取 信息的对象，组织各方面专家运用专业方面的知识和经验，通过对过去和现在发生的问 题进行综合分析，从中找出规律，对未来做出判断。该预测方法在缺乏足够的统计数据 和原始资料的情况下，凭借专家的经验和判断能力，用系统的、逻辑的思维方法作出定 量估价，从而预测未来。这种方法在很大程度上取决于经验和专家的努力。简单易行， 花费的时阳Ｊ少，是应ｊｌｊ历史较久的一种方法心１，至今在各类预测方法【｝Ｊ仍占重要地位。 但存在片面性、准确瞍小太高的缺点。只能作为货运量预测的一种车南助方法：定量预测 方法是用定量分析术研究运量的发展趋势，它以历史统计资料和有火信息为依掘，运用
ＦＶＦ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｓｔｕｄｉｅｄ ｆｏｒ ａ ｌｏｎｇ ｈｉｓｔｏｒｙ．Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｗａｓ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｐｒａｃｔｉｃｅ．Ｂｏｔｈ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｒｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．
ｕｓｅｄ．ｗｅｌｌ．Ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ，ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｂｉｌｉｔｙ ｔｏ ＲＢＦ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ｐｒｏｍｏｔｅｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｎｄ
ｃｕｍｕｌａｔｅｄ ｅｒｒｏｒ ｉｓ ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ。Ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙ，ｔｈｅ ＤＣＬＡ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｍａｔｒｉｘ ｉｓ ｕｓｅｄ ｆｏｒ
ⅣＦ；ａｎ ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｍａｔｒｉｘ，ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｓ ｄｅｆｉｎｅｄ．Ｔｈｅ
ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｍａｔｒｉｘ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔ ｄａｔａ，ｓｏ ｔｈａｔ ａ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｂｕｉｌｔ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｄａｔａ ｏｆ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃａｎ ｂｅ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
预测公路运量
公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1给出了20年得公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量单位为万两，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据有关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方米。
1.请利用BP神经网络预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
2.请利用其他方法预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
3.比较两种方法的优缺点。
某地区20年公路运量数据
某地区20年公路运量数据
年份人口数量机动车数量公路面积公路客运量公路货运量199020.55 0.6 0.09 5126 1237 199122.44 0.75 0.11 6217 1379 199225.37 0.85 0.11 7730 1385 199327.13 0.90 0.14 9145 1399 199429.45 1.05 0.20 10460 1663 199530.1 1.35 0.23 11387 1714 199630.96 1.45 0.23 12353 1834 199734.06 1.60 0.32 15750 4322 199836.42 1.70 0.32 18304 8132 199938.09 1.85 0.34 19836 8936 200039.13 2.15 0.36 21024 11099 200139.99 2.20 0.36 19490 11203 200241.93 2.25 0.38 20433 10524 200344.59 2.35 0.49 22598 11115 200447.30 2.50 0.56 25107 13320 200552.89 2.60 0.59 33442 16762 200655.73 2.70 0.59 36836 18673 200756.76 2.85 0.67 40548 20724 200859.17 2.95 0.69 42927 20803 200960.63 3.10 0.79 43462 21804。