鐵路運輸作為遠距離運輸市場的主體之一,在提高人流物流運輸速度和推動國家經濟發(fā)展中起著極為重要的作用。鐵路乘客流量是對整個鐵路客運需求水平和波動情況進行刻畫和描述的重要形式。預測分析鐵路乘客流量,從乘客個人來講,有助于乘客合理安排出行計劃和購票時間,避免因時間安排不當,影響出行。從鐵路客運部門來講,為鐵路部門的投資結構、經營管理和列車調度決策提供依據,從而合理安排車次、車廂數量,避免出現(xiàn)資源的浪費和乘客一票難求等局面,從國家層面講,對國家的經濟發(fā)展格局和資源配置有重要作用。因此,在國家交通事業(yè)大發(fā)展的背景下,由于鐵路客流量預測的巨大經濟效益和社會價值,很多科研工作者和研究人員越來越重視對鐵路客流量的預測。在鐵路客運量預測分析中,時間序列模型在鐵路客運量預測中已經被廣泛采用,也是目前主流的預測方法。然而,現(xiàn)有的鐵路客流量時間序列預測方法往往是基于單一模型或者單一模型的簡單擴展,雖然有采用兩種模型的復合,也是簡單的混合,沒有考慮數據的特征而產生“模型設計偏差”。在鐵路客流量預測過程中不能抓取客流數據的各種特征,導致預測結果不夠準確,因此為了滿足鐵路客流預測準確性的需求,充分抓取鐵路客流數據特... 

【文章來源】：廣西師范大學廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

我國鐵路網示意圖

廣西師范大學碩士研究生學位論文算法。BP 神經網絡目前已經在很多領域得到了廣泛應用。起初的神經網絡算法和模型不能很好的處理非線性問題，在解決問題時較為復雜的非線性關系，而原來的模型只能解決線性可分問題．在遇到更加的非線性問題時，就不能解決了，這在很大程度上限制了它的應用。BP 神絡在輸入輸出層中間加入隱含層，采用了多層的前饋網絡方式構成多層前饋器網絡，這樣增強了網絡的分類能力和識別能力。從而可以用于解決非線性和問題。BP 神經網絡解決了簡單感知器不能解決的異或(Exclusive OR，XOR)問它具有優(yōu)良的多維函數映射能力和任意復雜的模式分類能力。從 BP 神經網成結構上看，它包含了輸入層、隱藏層和輸出層這三個層次結構；從 BP 神絡本質特征看，它在網絡誤差平方的理論基礎上構建目標函數，運用梯度下得到目標函數最小值。如圖 2.1 為 BP 神經網絡示意圖，由輸入層、隱藏層出層組成[35]。

果輸出數據和預期輸出數據誤差較大，就要進行誤差反向將輸出數據的誤差通過隱含層逐層反傳到達輸入層，在這到各層的所有單元，在各層獲得誤差信號來調整各單元的反傳。從調節(jié)訓練輸入節(jié)點與隱層節(jié)點的聯(lián)接強度，到調節(jié)點的聯(lián)接強度以及閾值的過程中，可以得到誤差沿梯度反復學習訓練，從而來得到誤差最小相對應的權值和閾值網絡對類似樣本的進行信息輸入，此神經網絡就可以處理信息。反向傳播算法迷人的特征，即可以在網絡內部的隱藏層中只需提供網絡輸入和輸出數據，在定義任何隱藏單元表示值，這些隱藏單元表示在使誤差 E 達到最小時最有效。點在引導反向傳播算法作用下定義和產生新特征，在輸，但可以獲得輸入數據和學習目標函數最為關鍵的相關特訓練神經元的算法流程圖見圖 2.2：開始

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3130250