基于BP神经网络的公路客运量预测方法

来源：计算机技术与发展杂志2017年第02期北京时间：

作者：王栋

摘要：公路客运量是交通科学管理的基础性数据资料,能够反映出公路运输产出成果,对提高公路交通管理层次及建立畅通、高效的公路交通系统,具有重要意义.为提高公路客运量的预测精度,选择与公路客运量相关的主要社会指标(包括公路客运量、汽车保有量、国民总收入、人均GDP、人口总量、城镇居民人均可支配收入、社会消费品零售总额和城市化率),运用灰色关联分析法进行计算分析,最终确定公路客运量影响因子为汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率.将所确定的因子作为公路客运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路客运量预测模型,并对模型进行了应用测试.结果表明:BP神经网络模型具有较高的精度,最小相对误差为1.1％,平均相对误差为2.78％.

关键词：灰色关联分析;BP神经网络;公路客运量;预测