基于神经网络的公路货运量预测方法研究

张 丽 莉

(东北林业大学 交通学院, 哈尔滨 150040)



基于神经网络的公路货运量预测方法研究

张 丽 莉*

(东北林业大学 交通学院, 哈尔滨 150040)

通过对公路货运量的预测方法进行研究比较,并根据公路货运量形成的复杂和非线性等特点,建立BP神经网络预测模型.利用黑龙江省公路货运量及其相关影响因素的实际数据,确定网络输入与输出样本,并对BP神经网络预测系统进行训练和预测.通过对网络输出的误差曲线图的分析,验证BP神经网络预测系统的精确性和简单方便性,提高了公路货运量预测的精确性.

货运量; 公路运输; BP神经网络; 预测

运输系统是运输基础设施建设和投资决策的基础,因此运输需求预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的意义.货物运输与地方经济及企业发展有着密切的关系,货运量需求预测成为货运需求和经济发展关系研究中的一个重要课题.所以,作为反映货物运输需求的一项重要指标,货运量需求预测研究和分析具有较强的实际意义.

以黑龙江省公路货运量数据为例,由于公路货运量的影响因素具有复杂性和非线性的特点,所以本文中选取公路货运量、公路运输长度、居民消费水平、民用车拥有量、交通运输业总值及黑龙江省地区总产值6个指标进行预测,利用人工神经网络(ANN)的并行结构、自适应自组织、联想记忆、较强的容错性和鲁棒性(Robustness)的特点及其独特的信息处理方法[1],创建BP神经网……