本文關(guān)鍵詞：基于DAG-SVM的居民出行方式選擇模型　出處：《交通信息與安全》2016年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：提高居民出行方式的預(yù)測(cè)精度對(duì)于評(píng)價(jià)交通規(guī)劃方案、交通策略的效果具有重要意義。應(yīng)用心理學(xué)、行為科學(xué)的方法分析了出行決策的思維過(guò)程,將出行決策過(guò)程結(jié)構(gòu)化,建立出行情景庫(kù),并采用主成份法分析了影響方式選擇的主要因素,作為支持向量機(jī)模型的輸入。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論分析了支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建模原理上的區(qū)別,建立了基于有向無(wú)環(huán)圖-支持向量機(jī)(DAGSVM)的方式選擇模型,闡述了模型的具體步驟。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)不同核函數(shù)的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行了評(píng)價(jià),并采用網(wǎng)格法和遺傳算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。結(jié)果表明,核函數(shù)選擇徑向基函數(shù)效果較理想,參數(shù)尋優(yōu)方法上遺傳算法比網(wǎng)格法效果更好。通過(guò)優(yōu)化后,DAG-SVM模型的整體預(yù)測(cè)精度達(dá)到了82.3%,比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了近9%。但對(duì)出租車(chē)出行的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率略低于其他方式,這主要由于出租車(chē)常被作為特殊情況下的備選方式,其出行規(guī)律性相對(duì)較差。
【作者單位】： 中國(guó)城市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院;吉林大學(xué)交通學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：U491.1
【正文快照】： !引言隨著城市人口及規(guī)模的不斷擴(kuò)大,交通需求發(fā)生了前所未有的迅速增長(zhǎng),交通供需不平衡導(dǎo)致的交通擁堵、空氣污染等問(wèn)題日益嚴(yán)重。交通需求管理是解決城市交通問(wèn)題的主要手段。居民出行方式的預(yù)測(cè)能為交通規(guī)劃方案、交通管理策略的效果評(píng)價(jià)提供科學(xué)的依據(jù)。出行方式預(yù)測(cè)的常

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