摘要
以城市居民出行方式选择行为作为研究对象,分析了影响出行方式选择行为的主要因素,利用BP神经网络可以自动获取研究对象的输入、输出间关系和较强的学习训练特性,建立了基于BP神经网络的居民出行方式选择模型,并通过2009年济南市居民出行调查数据对模型进行了实例分析。结果表明:BP神经网络模型能够较好地描述居民出行交通方式选择行为。
This paper analyzes the related factors affecting resident traffic mode choice and develops a BP neural network based traffic mode choice model based on its strengths in automatically correlating input/output and strong learning capability.The model is verified by 2009 residential travel survey data from City of Jinan.The results show that the model has good prediction accuracy and can be utilized for resident trip traffic mode choice forecast.
出处
《交通信息与安全》
2011年第3期47-50,共4页
Journal of Transport Information and Safety
基金
国家自然科学基金资助项目(批准号:50978008)
北京市自然科学基金资助项目(批准号:8102007)资助
关键词
居民出行
方式选择
BP神经网络
residential travel
traffic mode choice
Back-propagation neural network
