【摘 要】
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众所周知,停车需求是一个复杂的问题,影响因素既有社会发展的因素,又有个体行为的因素,因而停车需求预测也是一项很有难度的工作。本文尝试将影响大城市中心区路内停车的几个
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众所周知,停车需求是一个复杂的问题,影响因素既有社会发展的因素,又有个体行为的因素,因而停车需求预测也是一项很有难度的工作。本文尝试将影响大城市中心区路内停车的几个主要因素作为数据输入,将路内停车泊位数作为数据输出,从而建立神经网络的预测模型并通过建立的模型对规划年路内停车泊位进行预测。本论文主要进行了以下几个方面的工作:首先,对我国大城市中心区停车需求特点进行分析,结合现有各种停车需求预测方法涉及的影响因素,选出大城市中心区路内停车的影响因素,为下一步研究工作打下基础;然后,以选出的停车需求影响因素作为神经网络的输入神经元,用试算法确定隐层的神经元个数,以路内停车泊位数作为网络的输出,采用改进的BP学习算法,用Matlab语言进行编程,用附录中的样本对来训练、检验网络,从而建立神经网络的预测模型;最后,以长沙市中心城区为例进行案例分析,应用建立的神经网络预测模型对其进行路内停车需求预测,并就预测结果进行分析。
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