【摘要】：居民交通出行活動研究是制定城市交通政策和規(guī)劃的重要基礎(chǔ)�？紤]了出行活動一系列的選擇過程,將出行活動和交通方式按照發(fā)生序列創(chuàng)建組合鏈,組合鏈包含了出行目的、交通方式、活動序列等信息。通過組合鏈可以得到購物出行頻率和交通方式指標(biāo)。以交通出行需求條件彈性較大的購物出行為基礎(chǔ),利用居民一日出行活動日記數(shù)據(jù),提取購物出行組合鏈。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行處理及非線性擬合的優(yōu)勢構(gòu)建組合出行鏈預(yù)測模型,分別建立了基于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真模型,輸入出行者社會經(jīng)濟屬性、家庭特征等17個影響因素對組合鏈模型進行訓(xùn)練,經(jīng)驗證切比雪夫模型的預(yù)測效果最優(yōu)。標(biāo)定后的模型可以較好的預(yù)測購物出行頻率和交通方式選擇,可為交通需求管理政策研究、效果預(yù)判等提供量化分析工具。
[Abstract]:The study of residents' traffic travel activities is an important basis for the formulation of urban traffic policies and planning. Considering a series of selection processes of travel activities, a combination chain is created according to the occurrence sequence of travel activities and traffic modes. The combined chains contain information such as travel purpose, traffic mode, activity sequence and so on. Through the combination chain, we can get the shopping travel frequency and the traffic mode index. Based on the shopping trip, which has great elasticity in the demand condition of traffic travel, the shopping trip combination chain is extracted by using the daily travel activity diary data of residents. Making use of the advantages of parallel processing and nonlinear fitting of neural network, the prediction model of combined departure chain is constructed. The simulation models based on traditional neural network, LM neural network and Chebyshev neural network are established respectively, and the socio-economic attributes of travelers are inputted. The combination chain model was trained by 17 factors, such as family characteristics, and the prediction effect of Chebyshev model was proved to be the best. The calibrated model can predict the frequency of shopping trip and the choice of traffic mode. It can provide a quantitative analysis tool for the study of traffic demand management policy and the prediction of effect.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點實驗室;北京交通發(fā)展研究中心;北京交通大學(xué)計算機與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：973國家重點基礎(chǔ)科學(xué)研究項目(2012CB725403) 國家自然科學(xué)基金項目(51178032)
【分類號】：U12

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本文編號：2457118