北京公路里程变化BP神经网络预测模型研究
基于BP神经网络的组合预测模型及其在公路运输量预测中的应用
Ｚ Ｏ Ｓ ｕ ｚｉＴ Ａ ｈ ｎ ｚ ｏ ｇ Ｚ ＮＧ Ｓ ｕ ｓ ａ ，ＪＮ Ｊ ｎ Ｗ ＨＡ ｈ —ｈ ， Ｉ Ｎ Ｚ ｅ —ｈ ｎ ， ＨＡ ｈ —ｈ ｎ Ｉ ｕ — Ｕ
Ｖｏ ． Ｎｏ． １６ ４ Ａｕ ｕ ｔ ２ ０６ ｇ ｓ ０
文 章 编号 ：１０．７４ （０６ ０ ．１８０ ０９６４ ２０ ） ４０ ０．５
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的组 合预 测模 型及 其在 公 路 运 输 量 预 测 中的应 用
赵淑芝， 田振中， 山， 张树 金俊武
（ 林 大 学 交 通 学 院 ， 春 １０ ２ ） 吉 长 ３０ ５
维普资讯
第６ 第４ 卷 期
２ ０ 年 ８月 ０６
交通 运输 系统 工程 与信 息
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｒｎ ｐ ｒ ｔ ｎ Ｓ ｓ ｍｓＥ ｇｎ ｅｉ ｇ ａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ａ ａ ｓ ｏｔ ｉ ｙ ｔ ｎ ｉ ｅ ｒ ｎ ｎｏｍａｉ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏＴ ａｏ ｅ ｎ ｏ
ｃ ｍｂｎ ｄ ｍｏ ｅ ｓｐ ｏ ｅ ｙ ｍａｈ ｍａｉ ｔｔ ｔ ｓ ｈｅ ｆａ ｉｉ ｔ ａ ｄ ａ ｐｉａ ｉｔ ｆｔ ｉ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｏ ｉｅ ｄ ｌｉ ｒｖ ｄ ｂ ｔ ｅ ｔ ａ ｓ ｉ ｉ ，ｔ ｅ ｓｂｌ ｙ ｎ ｐ ｌ ｂ ｌ ｏ ｓ ｏ ｉｅ ｄ ｌ ｒ ｃ ｌ ａｓｃ ｉ ｃ ｉ ｙ ｈ
ｐｏ ｅ ｙ ｓ ｉｔｃ ｎ ｙ ｉ ｄ ｐａ ｔ ｅ．１ ｉ ｄ ｌｆｒｆｒ ｃ ｓｉｇｈｇ ｗａ ａ ｐ ｒａｉｎ ｖ ｌ ｍｅｉ ｆ ｃｉｅ ａ ｄ ｒ ｖ ｄ ｂ ｔ ｓｉａ ａ ａ ｓｓａ ｒｃｉ ａｔ ｌ ｌ ｎ ｃ ＇ ｓｍｏ ｅ ｏ ｏｅ ａｔｎ ｉｈ ｙ ｔ ｎｓ ｏｔｔ ｏｕ ｓｅ ｅ ｔ ｎ ｈ ｒ ｏ ｖ ｆａ ｉｌ ｅ ｓｂｅ． Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｃ ｍｂｎ ｔ ｎ ｆｒ ｃ ｓ ；ｈｇ ｗａ ｒｎｓ ｒａｉｎ ｖ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ｏ ｉａｉ ｏｅ ａｔ ｉｈ ｙ ｔａ ｐ ｔ ｔｏ ｏｕｍｅ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ；ｍｏ ｅ ｏ ｏ ； ｅ ｒ ｎ ｔ ｒ ｌ ｄｌ
基于神经网络的高速公路路况预测技术研究
基于神经网络的高速公路路况预测技术研究随着城市化进程的加速，汽车的普及率越来越高，高速公路的重要性也日益凸显。
它是连接城市、地区乃至国家的重要通道，同时也是物流、旅游等产业的重要支撑。
因此，高速公路的安全和效率都是关系到人民群众的切身利益的大问题。
本文将介绍基于神经网络的高速公路路况预测技术，探究其实现原理和优势。
一、高速公路的路况预测技术现状在传统的高速公路管理中，作为基础设施的道路主要是由人工进行管理维护，而路况预测主要是通过观察天气情况和事故故障发生情况的历史记录来预测。
这种做法的缺点是效率低下，容易出现误报和漏报等问题。
为了解决这一难题，高速公路路况预测技术逐渐走向了智能化发展。
目前，高速公路路况预测技术主要有三种：传统方法、模型方法和深度学习方法。
传统方法就是基于统计学原理，通过计算历史数据来预测未来路况。
模型方法是基于现有的数据建立数学模型，通过模拟能够实时预测路况。
而深度学习方法则是将神经网络应用于路况预测领域，通过大量数据的训练，让机器自己学习路况预测。
二、基于神经网络的高速公路路况预测技术原理基于神经网络的高速公路路况预测技术是一种深度学习方法，其重点是建立一个多层的神经网络模型。
这种模型可以学习历史数据并预测未来的路况，然后适时调整和优化，使其更加准确地反映实际情况。
在神经网络模型中，首先需要构建一个输入层，用来接收实时性和精准度最高的数据信息，例如温度、湿度、风力、道路拥堵情况等，这些数据可以通过传感器等设备进行实时采集。
然后构建一个隐藏层，隐层接收输入层输入的数据，通过激活函数（如sigmoid函数）把大量输入数据映射到一个输出范围内，实现非线性转换。
最后是输出层，将经过处理和计算的数据转化为有效的路况预测结果，如阻塞、拥堵、顺畅等。
在神经网络的训练过程中，首先需要设定一个目标函数（如均方误差函数），用来衡量预测结果与实际结果之间的偏差。
然后，通过误差反向传播算法，不断优化网络权重和阈值，从而逐渐提高神经网络的准确性和精度。
基于BP神经网络的公路客运量和货运量预测方法研究
基于BP神经网络的公路客运量和货运量预测方法研究作者：包勇 陈燕璇来源：《软件导刊》2016年第04期摘要：公路客运量和货运量预测是一个复杂的非线性问题，由于影响因素较多，难以用普通的数学方法建模，而建立BP神经网络可以表达这些非线性问题。
根据公路客运量货运量历史数据及其相关影响因素数据建立了BP神经网络预测模型。
利用实际数据确定网络输入与输出样本，对BP神经网络预测系统进行训练和预测。
通过对网络输出预测结果与实际数据的分析，验证了BP神经网络预测系统的精确性和方便性，提高了公路客运货运预测的精确性。
关键词关键词：客运量；货运量；BP神经网络；预测中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）004-0129-030引言交通运输在国民经济和社会发展中起着重要作用，公路客运量和货运量的预测备受重视。
公路客运量和货运量受到多方影响，有系统内部因素也有系统外部因素[1]。
准确预测需求量，既有利于公路等基础设施建设投资计划、货运枢纽规划合理布局以及运输生产组织高效管理，又能完善综合交通系统的规划、评价，是制定和检查运输生产计划、研究运输发展规模和速度的重要指标，对公路客运量和货运量需求的准确预测和分析具有很强的现实意义。
公路客运量和货运量常见的预测方法有灰色预测法、回归分析法、指数平滑法等[2]。
这些方法虽各有优点，但都对非线性问题及一些不确定影响因素的处理不理想，可能导致误差较大、信息量丢失的问题。
笔者在前人研究的基础上，采用BP神经网络对我国客运量和货运量进行了预测。
实验数取自1992-2011年中国统计年鉴。
根据公路客运和货运具有较强的复杂性和非线性特点，本文选取了居民人口、公路运输长度、民用车拥有量3个指标进行预测，利用BP神经网络建立预测模型进行训练，并把结果与实际结果进行比较分析。
实践证明，运用神经网络对未来数据进行预测可行性高。
1BP神经网络BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。
BP神经网络在公路路面性能预测中的应用
Ｂ Ｐ阿络的学习 ， ４ 过程 组成： 由 个 输入模 式 由
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总第 １ ６期 １
Ｈ ｉｈ ｙ ｇ ｗａ ｓ＆ Ａｕ ｏ ｔｖ ｐ ｉａ ｉｎ ｔｍｏ ｉ ｅ Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｓ
和指标 为 １ ～３ ０ 。
公 路 与 汽 运
（ 称神经 元 ） 泛地 互相 连接 而形成 的复杂 网络 系 或 广
统， 它反 映 了人 脑功 能 的许 多基本 特性 ， 一个 高度 是
复杂 的非线 性动 力学 系统 。神经 网络 具 有大规模 并 行、 分布式存 储 和处 理 、 自组 织 、 自适 应 和 自学 习 能
图 １ ３பைடு நூலகம் Ｂ Ｐ网 络 结 构
易 陷入 局部 极 小 。为 方便 起 见 ， 误 差 逆传 播 网 络 把
简称 为 Ｂ Ｐ网络 （ ａｋＰ ｏ ａ ａｉｎ 。 Ｂ ｃ ｒｐ ｇ ｔ ） ｏ
数 据对其 中的规律进 行 总结并对 复杂 问题 提供 实时 的解答 ， 测 时 不 需 要 专 家 的 介 入 或 专 门的 知 识 。 预
王 银 虎
（ 南 高 速 公路 发 展 有 限 公 司 ， 南 郑 州 河 河 ４０５） ５０ ２
摘
要 ： 面 性 能 预 测 是 路 面养 护 管 理 的 重 要 组 成 部 分 ， 路 一般 较 难 考 虑 自然 环 境 对 路 面 性 能
的 影 响 ， 已知 信 息 的 利 用 效 率 不 高 ， 成 预 测 误 差 。 文 中 以 桌 高速 公 路 路 面 性 能预 测 为例 ， 细 对 造 详 说明了Ｂ Ｐ神 经 网络技 术在 路 面 性 能 预 测 中的 作 用 ， 求 推 广 计 算 机 辅 助 的人 工 神 经 网 络 在 路 面 力
基于BP神经网络的公路工程投资估算模型
的 神 经 网 络 关 系 模 型 ， 利 用 实 际 数 据 进 行 验 证 ， 明 了 这 一 新 的模 型 优 于 现 有 模 型 ． 而 为 公 路 并 证 从
１ １常 用 投 资 估 算 模 型 ．
其 它费 用 投资 ： 五 步汇 总 求 出总 投资 。 第
１２ 模 型 间 的 分 析 与 比 较 ，
以 上 四 种 投 资 预 测 模 型 ， 有 其 优 缺 点 。单 位 面 积 模 型 要 各
目 前 ． 我 国 进 行 公 路 工 程 造 价 主 要 采 用 扩 大 指 标 估 算 求 调 整 时 间 的 、 量 的 和 数 量 的 调 节 系 数 ， 何 两 个 人 ， 果 质 任 如
维普资讯 程 投 资 估 算 模 型
◆ 文 ／ 王 磊 王 运 霞
【 要 】 通 过 对现 有 的 公路 工程 投 资预 测 模 型 加 以 比较 和 分 析 。得 出有 必要 利 用人 工 神 经 网络 摘
公 路 的 建 设 等 级 和 里 程 要 求 越 来 越 高 。 但 是 ，与 公 路 建 设 快 设 备 投 资 乘 以 设 备 安 装 费 系 数 得 到 设 备 安 装 费 ；第 三 步 设 备 速 增 长 相 对 应 的 是 我 国 的 公 路 建 设 工 程 的 投 资 失 控 现 象 越 来 与 设 备 安 装 之 和 分 别 乘 以 建 筑 与 公 用 设 施 投 资 系 数 、 控 制 仪 越 严 重 。 其 中 最 为 主 要 的 原 因 是 ： 资 预 测 的 准 确 程 度 不 够 。 表 投 资 系 数 ， 得 建 筑 及 公 用 设 施 投 资 和 控 制 系 统 投 资 ： 四 投 求 第
神经网络在公路运量中的预测
神经网络在公路运量中的预测1.问题的描述公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1中给出了某地区20年的公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量的单位为万辆，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据相关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方千米。
我们将利用BP神经网络预测该地区2010年和2011年的公路客运量和公路货运量。
2.BP神经网络求解过程表1 某地区20年公路运量数据具体程序如下：clc%yuanshishuju%renshua=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 35.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];%jidongcheshub=[0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1];%gonglumianjic=[0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];%gonglukeyunliangd=[5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];%gongluhuoyunliange=[1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];p=[a;b;c];t=[d;e];[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%%上面那个函数的意思：对数据进行预处理，进行归一化处理[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);函数作用：数据归一化到[-1,+1]区间（默认时）。
基于BP神经网络的公路运量预测课件
BPNN的标准学习算法 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
w 输入层与中间层的连接权值: i h
隐含层与输出层的连接权值: who
隐含层各神经元的阈值: bh
输出层各神经元的阈值: bo
样本数据个数: k1,2,Lm
激活函数: f ( )
误差函数： e12oq1(do(k)yoo(k))2
BPNN的MATLAB实现 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
BPNN的训练：学习算法的选择
MATLAB神经网络工具箱对常规BP算法进行改进,提供了一系列快 速算法,以满足不同问题的需要
学习算法 适用问题类型 收敛性能
trainlm
函数拟合
收敛快,误差小
p
yio(k) w hohoh(k) bo o1 ,2,Lq h 1
y o o (k ) f(y io (k )) o 1 ,2 ,L q
BPNN的标准学习算法 文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
• 第四步，利用网络期望输出和实际输出，计算 误差函数对输出层的各神经元的偏导数 o ( k ) 。
年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本人删除。
人口数量 机动车数量 公路面积 公路客运量 公路货运量
39.99
2.20
0.36
19490
11203
41.93 44.59 47.30
e e yio w ho y io w ho
基于BP神经网络的高速公路动态交通流预测
度为零时的等价速度; cr 为 临界密度, 表 示交通流
稳定与不稳定的分界点; 为时间常数; ∀i 为高速公 路路段 i 的车道数; & 为期望系数; # 为入口匝道常
数; ∋ 为修正系数; %为加权系数, 取值与 i 、 i- 1 有
关, 在实际中可以取为接近于 1 的常数。
2 基于 BP 神经网络交通流模型的建立 增加 BP 网络层数可以进一步降低误差和提高
Expressway Dynamic Traffic Flow Prediction Based on BP Neural Network
Wang Jun1,2 , Xu H ongke1 Cai Xiaof eng 3 , Sun Lei 1
Abstract: This paper takes expressway traffic flow prediction as object of study, and sets up a traffic flow prediction model based on dynamic parameter correction of BP neural network. It takes the expressway macro dynamic traffic flow model as prototype and analyzes the characteristics of expressway traffic flow with Segment Identification Method . It also carries out detail researches on determination of BP neural network levels and neural elements, as well as optimization of transition functions, and it gives modeling method based on BP neural network traffic flow prediction model. It carries out real data collect ion from traffic flow at Xi! an- Baoji Expressway, modeling and emulation. Through comparison emulation result and actual result, this model is proved to be highly reliable. Key words: expressway; traffic flow prediction; BP neural network
BP神经网络在北京市API预报中的应用(精)
BP 神经网络在北京市API 预报中的应用*郭庆春1何振芳2寇立群1李力3张小永1孔令军1（1．陕西广播电视大学教务处，西安710068；2．中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，兰州730000；3．中国科学院地球环境研究所，西安710075）摘要：对大气污染进行预测具有十分重要的意义。
以北京市为例，综合考虑BP 网络的逼近能力和泛化能力，将时间序列作为BP 神经网络的输入，对空气污染指数的预测做了建模研究。
实验结果表明：BP 神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围，特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。
因此在实际应用中，可以将BP 网络方法作为一种考虑采用的方法。
关键词：空气污染指数；神经网络；大气污染；时间序列APLICATION OF BP NEURAL NETWORK TO FORECASTING API IN BEIJINGGuo Qingchun 1He Zhenfang 2Kou Liqun 1Li Li 3Zhang Xiaoyong 1Kong Lingjun 1（1．Shanxi Radio ＆TV University ，Xi ’an 710068，China ；2．Cold and Arid Regions Environmental and EngineeringResearch Institute ，Chinese Academy of Sciences ，Lanzhou 730000，China ；3．Institute of Earth Environment Research ，Chinese Academy of Sciences ，Xi ’an 710075，China ）Abstract ：Forecasting the level of air pollution has a great significance．Taking Beijing as an example ，the optimal network structure is determined by making an integrated survey of the approximation capability and the generalization of the network．The time series is taken as the input of BP neural network ，and a lot of research has been done on forecasting the level of air pollution．The experimental result indicates that the error between the output of the neural network and the actual numerical values is in the acceptable range．It can be gained a highly precise forecast result in the trend of increasing dramatically and declining sharply．As a result ，the network can be considered as an adoptable method in practice．Keywords ：air pollution index ；neural network ；atmospheric pollution ；time serial*国家自然科学基金项目（021*******/11220300）；国家重点基础研究发展规划（973）项目（041J007026/21010703）。
BP神经网络算法在公路建设项目可持续发展评价中的应用
BP神经网络算法在公路建设项目可持续发展评价中的应用摘要：公路建设应从社会需求和经济发展的可持续性来考虑，进行可持续发展评价。
本文采用了bp神经网络的算法，通过对公路建设中的经济、环境资源、运营、管理体制与政策等四方面的可持续发展分析，对公路建设项目的可持续发展评价进行了研究。
通过评价分析，可以正确分析与准确估计其综合影响程度，达到有效评价和决策，确保项目最终目标顺利实现。
abstract： the highway construction need to consider from the social needs and the sustainability of economic development，this paper used the bp neural network algorithm，through the analysis of sustainable development from economy，environmental resources， operation， management system and policy in highway construction，studied the evaluation of sustainable development of the highway construction project. through the evaluation analysis，we can correctly analyze and estimate the degree of its comprehensive influence， in order to achieve theeffective evaluation and decision，ensure that ultimate goal of project can be realized.关键词： bp神经网络算法；公路建设项目；可持续发展；评价key words： bp neural network algorithm；highway construction project；sustainable development；evaluation中图分类号：[u4-9] 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）03-0069-020 引言随着国民经济持续、稳定、高速的发展，公路建设蓬勃向上，正处于一个前所未有的建设高峰中。
基于bp神经网络与灰色预测模型的公路运量预测
840.85
36 105.37
0.14
941.95
48 108.46
0.20
0.90
27.13
3 .16
27.56
1.05
29.45
4 044.00
28.51
1995
11 387
1 714
1 040.00
59 810.53
0.23
1.35
30.1
5 045.73
29.04
1996
12 353
1 834
1 662.54
24.55
1991
6 217
1992
7 730
1 379 1 385
680.50
19 852.87
0.11
730.67
27 202.55
0.11
0.75
22.44
1 912.24
25.63
0.85
25.37
2 334.35
26.38
1993
9 145
1994
10 460
1 399 1 663
f：x→y，f [x（k）]=x（k）/x（1）为数据初值化变换。
2.2 计算参考序列和比较序列之差
ji Yi Pji
Yi
yi y1
Pji
x ji x j1
（1）
式（1）中：∆ji 为 Yi 与 Pji 之差的绝对值；Yi 为参考序列中的
第 i 组值；Pji 为比较序列中第 j 个因素在第 i 组的值。
2020 年 第 03 期 文章编号：2095－6835（2020）03－0031－03
Science and Technology & Innovation┃科技与创新
基于BP神经网络的城市增长边界预测——以北京市为例
The Prediction of Urban Growth Boundary based on BP Artifi cial Neural Networks： An Application to
Beijing
作者： 付玲;胡业翠;郑新奇
作者机构： 中国地质大学北京土地科学技术学院,北京100083
出版物刊名： 中国土地科学
页码： 22-30页
年卷期： 2016年 第2期
主题词： 土地管理 城市增长边界预测 BP人工神经网络 训练
摘要：研究目的：构建城市增长边界预测模型,以北京市为例,研究该模型的可行性。
研究方法：尝试采用BP人工神经网络方法,结合GIS和RS技术,并选定绿地、建筑物、行政中心、主要道路、次要道路、坡度、坡向和海拔8个对城市边界扩张影响较大的因子,建立城市增长边界模型（UGBM）,并应用该模型预测了北京市2020年城市增长边界,同时用面积匹配值法评估了模型
的精度。
研究结果：使用UGBM模型预测城市增长边界,总的面积匹配值为106%,稍微高估了城市扩张面积。
研究结论：基于BP神经网络的UGB划定方法对确定城市未来扩张方向有指导作用,可为城市规划和发展政策的制定提供指导。
基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用
果综 合起 来 ，以改善模 型 的拟 合能力 并 提高 预测 精 度 。 但 是 ，传 统 的 组 合 预 测 方 法 具 有 一 定 的 局 限
性。
济 意义 。可 见 ，公路 货运 量 的预测 举 足轻 重 ，可 靠
ＹＡＮＧ Ｙｕ ｃ ｏ，Ｗ Ｕ Ｆｅ ， ＹＵＡＮ Ｚｈ ｎ— ｈｏ ｎ— ｈａ ｉ ｅ ｚ ｕ
（ Ｅ ｅ Ｌ ｂ ｒｔ ｙ ｆｒ Ｕ ｂ ｎ Ｔ ａ ｓ ｏｔ ｉｎ ｏ ｐ ｅ Ｓ ｓ ｍ ｈ ｏ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｂ ｉｎ ｉ ｔｎ ｎｖ ｒ ｔ ， ＭＯ Ｋ ｙ ａ ｏａ ｒ ｏ ｒ ａ ｒｎｐ ｒ ｔ Ｃ ｍ ｌｘ ｙｔ ｓ Ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｅ ｉｇ Ｊａ ｏ ｇ Ｕ ｉｅｓ ｙ ｏ ａｏ ｅ ｙ ｊ ｏ ｉ Ｂ ｉｎ １ ０ ４ ，Ｃ ｉａ ｅ ｉ ０ ４ ｈｎ ） ｊｇ ０
或某 几个 方 面 ，反 映 了部分 因素 的影 响 。但公 路 货 运量 受到 多种 因素 的影 响 ，为 了最 大限 度地 反映 实 际情 况 ，可 采用组 合 预测 的方 法将各 种 单项 预测 结
运 输需 求预 测 是 公 路 网规 划 、区 域发 展 规 划 、
基 础建设 投 资决 策及 运输 生产 组织 管理 的基础 ，对 交 通运输 需 求 的预测 分析 具有 重大 的社 会 意义 和 经
关 键 词 ：ＢＰ 经 网络 ：货 运 量 ：ＭＡＴ ＡＢ；组 合 预 测 神 Ｌ 中图 分 类 号 ：Ｕ４ １】 ３ ９ ．１ 文 献标 识码 ：Ａ 文章 编 号 ： １ ０ — ７ ６ ２ ０） ４ ０ ０ — ３ ０ ２ ４ ８ （ ０１ ０ — ２ ７ ０
ＤｏＩ １ ３ ６ ／ １ ０ — ７ ６２ １ ．４０ ３ ： ０．８ ９ｉ ０ ２ ４ ８ ．０ ００ ．６ ．
基于BP神经网络的高速公路交通量预测探析
基于BP神经网络的高速公路交通量预测探析作者：齐远来源：《价值工程》2020年第24期摘要：在高速公路工程交通量预测中，通过应用BP神经网络，能够对实时交通量进行统计分析。
本文首先对BP神经网络技术进行介绍，然后对基于神经网络的交通流量预测模型算法以及交通量预测模型的评价指标进行分析，并结合实例，对BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用方式进行详细探究。
Abstract： In the traffic volume forecast of expressway engineering， through the application of BP neural network， real-time traffic volume can be statistically analyzed. This article firstly introduces the BP neural network technology， and then analyzes the neural network-based traffic volume prediction model algorithm and the evaluation index of the traffic volume prediction model，and combines examples to analyze the application of BP neural network in the expressway traffic prediction.关键词：BP神经网络技术;高速公路交通量;预测Key words： BP neural network technology;expressway traffic volume;prediction中图分类号：U495;U491.113 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1006-4311（2020）24-0163-020 ;引言交通量指的是在单位时间内，通过道路工程某个断面的车辆总数，在高速公路交通量预测中，可采用灰色理论、时间序列等方式创建交通量预测模型，虽然能够对交通量进行准确预测，但是交通量预测具有非线性特性，因此存在一些弊端。
M34.BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用
论文题目 BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用作 者 孙学毅 孙学凡指导老师 汪海洋带队老师 冉北学校名称 栾川县第一高级中学摘要：本文介绍应用BP 神经网络对高速公路交通量的预测，采用Matlab 神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型，运用该模型对高速公路的收费情况进行预测，从而间接预测该高速公路的交通量。
Abstract; This article introduces how to use the BP neural network in freeway traffic volume forecasting, adopting the Matlab neural networks toolbox function to build the neural networks forecast model, carrying on the model to forecast highway fees, thus indirectly forecasts this highway's volume of traffic.关键词：四阶段法、单项分别、回归分析、时间序列、BP 神经网络等目录1 、基本原理 (5)2、神经网络预测高速公路交通量实例 (6)3、结束语 (12)4、参考文献 (13)BP神经网络在高速公路交通量预测中的应用高速公路在运营期间，为保障高速公路日常管理，提高路网的运行效率，预测高速公路的交通量就显得极为重要。
而交通量预测准确与否，对高速公路规划与设计的影响巨大而深刻。
交通量预测过大，必然过早占用大量资金，而造成土地等资源浪费和大量拆迁损失。
而交通量预测偏小，则规划设计建设的高速公路在投入使用后会因实际交通量的迅速增加而产生交通饱和、车辆拥挤、运行效率降低、交通事故频繁等后果。
所以，交通量预测的精度是高速公路远景规划的重要工作之一。
由此可见，选择合适的预测方法尤其重要。
基于MATLAB的BP神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用
基于MATLAB的 神经网络组合预测模型在公路货运量预测中的应用杨云超， 吴 非， 袁振洲(北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室， 北京 100044）摘要： 采用BP 神经网络建立公路货运量组合预测的理论模型， 灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线 性函数的功能， 有效克服传统的组合预测方法在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足， 并借助于先进的数学 计算软件MATLAB 进行简单的编程， 大大降低模型的计算难度， 实例证明该方法具有更高的预测精度。
关键词： BP 神经网络； 货运量； MATLAB ； 组合预测中图分类号： U491.113 文献标识码： A 文章编号： 1002-4786（2010）04-0207-03 DOI ： 10.3869/j.1002-4786.2010.04.063BP Neural Network Combination Forecasting Model Based on MATLAB Used in Highway Freight Volume Prediction YANG Yun-chao ， WU Fei ， YUAN Zhen-zho u（MOE Key Laboratory for Urban Transport a ti on Complex Systems Theory and Technology ， Beijing Jiaotong University ，Beijing 100044， China ）A b s tract ： A new theory model is brought forward and the model based on BP neural network is used in highway freight the neural network can shortage effectively that volume combination forecasting. This model flexibly applied the capability that fit any non -l inear function by self -adaptation and self -l ear ning ， avoiding the traditional combination forecasting method forces the relationship amo ng the MATLAB ， some simple program is proved that this method has high - data on some sort of function in the application. With the help of compiled. It decreases the difficulty of calculation. The exam ple has er prediction precision.Key w ord s ： BP neural network ； freight volume ； MATLAB ； combination for ecast 引言 运输需求预测是公路网规划、 区域发展规划、 基础建设投资决策及运输生产组织管理的基础， 对 交通运输需求的预测分析具有重大的社会意义和经济意义。
基于BP神经网络的公路网规模预测研究
公路网建设 的可持续 发展 。
３ 训 练样 本选 取
由于我 国的公路 网建设 呈跳跃性发展 ， 几年 的发展 速度尤 近
１ 指 标 的选取
因此用我 国的历史 数据 作为 训练样 本 是不 理想 的 ， 本文 根据我 国现有 的公路 网规 划方法 及文 献 ［ ］ 常用 的描 述公 其迅猛 ， ２， 选择 国外 的数据作为训练样本 ， 样本选择 的原则是 ： 路网规模的指标 比较 多 ， 些指 标既 反 映了公路 网规 模 ， 反 映 这 也 了公路 网的结构 。本 文采 用公 路 网总里 程作 为公 路 网规模 的指 标。对于经 济 指标 ， 管 不 同 的 学 者 给 出 的指 标 数 量 不 尽 相 尽 Ｉ 选择发达 国家作为训练样本 ； ） ２ 选择公路 网规模增 长趋 于稳 定 的国家 作为样 本 。考 虑我 ）
也可将我 国的历史数 据作为 另外一个 训 同 ｊ但最基本 的几个指标基本一致 ， 文结合 相关文献 选取 的 国公路建设 的实 际情况 ， ， 本 练样本 。 经济指标有 ： Ｄ 、 Ｇ Ｐ 人均 Ｇ Ｐ 第 一产业 增加值 、 二产业 增加 值 、 Ｄ、 第
第 三产业增加值 、 地方财政收入和社会 固定 资产投资总额 。
第３ ８卷 第 １ ８期 ２０ １２ 年 ６ 月
山 西 建 筑
Ｓ ＨＡＮＸＩ ＡＲＣ Ｔ Ｔ Ｅ ＨＩ ＥＣ ＵＲ
Ｖｏ ＿ ８ Ｎｏ １ Ｉ３ ． ８
Ｊ ｎ ２ ２ ｕ ． ０１
・３ ・ ９
文章编号 ：０ ９ ６ ２ （０ ２ １ —０ ９ ０ １０ — ８ ５ ２ １ ） ８０ ３ —２
测模 型 ， 安徽 省公路 网合理规模进行 了预测 ， 并对 以促进公路 网建设 与发展。
利用BP神经网络预估拥堵路段通行时间的研究
射到0-1之间，使用的公式是将处理后的样本数据导入设为矩阵1440*2。
它代表量设置为1440≤1个矩阵，工具箱建立BP 神经网络模型。
对神经网络模型进行了学习和测试。
该问题中BP 神经网络的学习样本为28×29数据的70%，隐含层节点单元数由20个三层模型组成。
为了提高网络的预测效果，使结果更接近实际，由于交通拥堵数据（多噪声点）的复杂性，将所有的学习样本数据输入，并对训练算法进行贝叶斯正则化。
程序在运行到适当的最小范围时终止。
最后，模型的训练时间为16s 。
得到了一系列神经节点的权值和阈值。
最终发现输出值与目标值的拟合度约为0.85。
如图2所示。
5模型评价与改进5.1模型评价该模型的优点：首先，利用python 编程语言强大的数据处理能力对原始数据进行高效的预处理，在数据处理过程中使用了大量的集合处理方法。
其次，巧妙设计了K-means 聚类算法，在28/29的三天时间内对2160个数据点进行了分类，简单快速，大大提高了论文的速度。
最后，利用经典的BP 神经网络模型对交通流量、黄高于BP 神经网络模型，时间序列网络模型更适用于路段车辆行驶时间的预测。
6总结通过对车辆行驶时间的研究，本文得出以下重要结论：①交通流对道路行驶状态影响较大，与出行时间呈负相关。
②黄车数量与出行时间之间没有显著的关系。
③交通流量、车速、黄车数量与时间段之间存在非线性关系。
④时间序列神经网络适用于旅行时间的预测，且预测精度较高。
参考文献:[1]汉立群.人工神经网络理论、设计与应用：人工神经细胞、人工神经网络与人工神经系统[M].化学工业出版社，2002.[2]山迎.交通拥堵中交通拥堵的精确预测与仿真研究[J].计算机模拟，2017（10）：123-126.[3]钟登华，王仁超.基于神经网络的水文预测模型[J].水资源，1995（2）：69-75.[4]杨永勤，刘晓明，余泉，等.交通流的三参数关系研究[J].北京工业大学学报，2006，32（1）：43-47.[5]李旭扬.基于城市交通突发事件的交通拥挤扩散分析与建模[D].马里兰大学.图1K-means 聚类结果图2回归图3实际和预测的旅行时间曲线的比较。
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北京公路里程预测研究摘要：公路里程设置的合理性作为“和谐交通”的一个重要方面，不仅影响着城市交通主体的需求能否得到真正的满足，而且影响着和谐交通的建设。
本文收集了北京1989年——2010年的交通数据，在对交通数据进行背景分析的基础上，从交通需求和交通供给的角度，运用回归理论和神经网络理论分别建立了北京公路里程多元线性回归预测模型和BP神经网络预测模型，对2011年北京市公路里程进行了预测，论证了2011年北京公路里程预测数据的合理性。
北京公路里程的预测提高了道路规划的准确性，对于解决北京城市交通拥堵具有重要意义。
希望通过本文的研究，使路网规模更加合理，出行者的需求得到更好的满足。
关键字：公路里程；BP神经网络；多元线性回归The Research on Prediction of Beijing Highway Mileage Abstract: As the very important aspect of harmonious transportation, not only does the rationality of the highway mileage setting not affects that the principal demand of city transportation whether can be met or not, but also influences the construction of harmonious traffic. This paper collects the traffic data of Beijing between 1989 and 2010, and analyzes the background of data, and establishes multivariate linear regression forecasting model and the BP neural network model using regression theory and neural network theory from the view of traffic demand and traffic supply, and predicts highway mileage of Beijing in 2011, and demonstrates the rationality of the highway mileage of Settings. The prediction of Beijing highway mileage improves the accuracy of road planning and has a significant importance to solve the situation of congestion. This study can make road network more reasonable, demand can be meet more convenient.Keyword: Highway mileage; BP Neural Network ; Multiple linear regression0 引言公路里程的确定是公路规划和预测的重要内容。
众所周知，北京市城市交通部门在道路交通里程设置方面必须考虑多种因素，使城市道路里程既能满足交通需求又不造成过多的浪费，从而使北京市城市交通达到和谐，为和谐的北京城市建设贡献力量。
国内外相关学者对公路里程的预测研究提出了多种研究方法。
根据研究思路的不同可以分为时间序列法、因素分析法等。
时间序列法是根据某个区域公路里程的历史资料，以时间t为自变量建立模型对未来的公路里程进行合理的预测和规划[1]。
如增长率法、移动平均法、指数平滑法、趋势曲线预测法(包括指数、对数、多项式、Logistic 曲线等) 、灰色预测GM (1 , 1) 法等等。
该预测方法仅从交通供给的角度考虑，没有考虑交通需求的因素对公路里程的影响。
因素分析法是通过建立公路里程和影响因素之间的关系式，预测影响因素的发展趋势，确定相关参数，得到未来公路里程的合理规模。
该方法的关键在于选择合适的影响因素和分析方法，如果因素选择不当会造成预测失准。
本文在分析北京市1989年到2009年常住人口、北京市国民生产总值、公路里程、民用汽车拥有量、轨道交通里程、公路交通旅客周转量等数据的基础上，从交通供给和交通需求的角度，综合运用时间序列法和因素分析法建立了北京公路里程的多元回归预测模型和BP神经网络预测模型，希望能改变两种方法预测的弊端，提高预测的准确性。
1 数据背景分析本文采用的数据来自2010年北京市统计局统计年鉴，包括1989年到2010年的常住人口、地区生产总值、公路里程、民用汽车拥有量、轨道交通里程、公路交通旅客周转量等6个指标的数据（如表1-1）。
表1-1 北京市交通数据1Table 1-1 The Transportation Data of Beijing年份常住人口（万人）地区生产总值（亿元）公路里程（公里）民用汽车拥有量（辆）轨道交通里程（公里）公路旅客周转量（万人公里）19891075456921824750340.1122435 199********.8964827065540.1132350 199********.91025929698540.1139041 199********.11082734101541.6161735 199********.21124241604741.6127461 199411251145.31153248127941.6180030 19951251.11507.71181158940841.6234540 19961259.41789.21208462184741.6250488 199712402075.61230678430241.6261204 19981245.623761249889847341.6304592 19991257.22677.61282595138853.7400597 20001363.6316113597104115954527645 20011385.13710.513891114473454529776 20021423.24330.414359133934575603510 20031456.45023.8144531630704114693100 20041492.76060.31463018713061141582441 200515386886.31469621457721141873754 200615817861205032441359114791947 200716339353.320754277786914214742491数据来源于北京市2010年统计年鉴20081695104882034031807982002409604 2009 1755 11865.9 20755 3721000 228 2677144 2010 1961.2 13777.9 21021 4529000 336 28710001.1 公路里程数据相关性分析散点图是表示两个变量之间关系的图。
通过做散点图可对数据相关性进行直观观察，不但可以得出定性的结论，而且可以通过观察剔除异常数据，从而提高对相关程度计算的准确性。
对于多个变量，利用矩阵散点图来区分变量之间关系的图，又称相关图，下面我们就用矩阵散点图来说明北京市常住人口、地区生产总值GDP、公路里程、民用汽车拥有量、轨道交通里程、公路旅客周转量六者之间的关系。
通过图1-1矩阵散点图分析可得公路里程与常住人口、地区生产总值、民用汽车拥有量、轨道交通里程、公路旅客周转量存在较强的相关关系。
除此之外，民用汽车拥有量和国民生产总值、国民生产总值和常住人口、国民生产总值和公路里程之间也存在较强具有相关关系。
图1-1 散点图Fig 1-1 Scatter Diagram1.2 公路里程数据趋势分析图1-2 北京公路里程图Fig 1-2 Beijing Highway Mileage Chart通过表1-1的公路里程数据和图1-2可以得到：（1）北京市公路里程一直呈增长状态。
（2）2005年以前公路里程增长较平均，斜率基本不变，通过计算几何比例值得到2005年以前的公路里程的几何比例值都大于1，并且在1.3附近。
（3）2005—2006年度，北京公路里程增长迅速，增长幅度超过5000公里，这其中与2008年的北京奥运会有很大关系。
为了迎接2008年北京奥运会，改善北京交通状况，实现“科技奥运”、“人文奥运”“绿色奥运”的目标，北京市政府从2005年开始通过增加公路里程改善北京交通状况，提高北京交通的通达性和可达性。
（4）2007年之后北京公路里程呈平衡发展状态，北京市公路里程呈小范围的上升状态，这其中与城市发展规模有很大关系，北京公路网基本形成并逐步完善。
2 公路里程预测模型设计2.1 公路里程多元线性回归模型设计与一元线性回归分析一样，多元线性回归模型仍是根据观测样本数据估计模型中的各个参数，对估计参数及回归方程进行统计检验，从而利用回归模型进行经济预测和分析。
在专家访谈和散点图分析的基础上，确定北京公路里程的影响因素主要是北京市常住人口、地区生产总值GDP 、民用汽车拥有量、轨道交通里程、公路旅客周转量等。
定义自变量常住人口为1x ，国民生产总值GDP 为2x ，民用汽车拥有量为3x ，轨道交通里程为4x ，公路交通旅客周转量为5x ，因变量为公路里程y ，建立多元线性回归模型如下：01122334455y x x x x x ββββββε=++++++ （公式2-1）其中015, βββ⋯⋯是未知参数，ε 是随机误差项，反映了除125,....x x x 对y 的线性关系之外的随机因素对是不能由125,....x x x 与y 之间的线性关系所解释。
此外，在做显著性检验等许多情况下，我们对误差项作如下假定：2~(0,)N εσ且相互独立。
这种假定意味着，对于自变量的一组特定值，误差项与任意一组其他值所对应的误差项不相关，且对应的因变量y 也是一个服从正态分布的随机变量。
2.2 公路里程BP 神经网络模型设计BP(Back Propagation)神经网络是Rumelhart ，Hinton 和Williams 提出的一种人工神经网络的误差反向传播训练算法(简称BP 算法)，系统地解决了多层网络中隐含单元的联接权的学习问题。