基于BP神经网络的LOGIT交通方式划分模型研究
【摘要】：
交通方式分担预测是交通规划理论“四阶段法”中的重要步骤之一,目前研究的方法主要有集计分析方法与非集计分析方法。非集计分析方法是以单个出行者作为分析对象,充分利用每个调查样本的数据,求出描述个体选择行为的概率值,是目前交通规划领域的研究热点之一。
LOGIT模型是交通方式划分研究中应用非常广泛的一种非集计分析模型。该模型是基于最大效用原则的离散选择模型,模型的求解关键是求出效用值。LOGIT模型将效用值取为个人特性和选择枝特性的线性函数,但在实际当中,效用值往往是个人特性和选择枝特性的非线性函数。
本文提出了基于BP神经网络的LOGIT模型,利用BP神经网络良好的非线性逼近能力,以及Matlab神经网络工具箱,对LOGIT模型的效用值的计算方法上述缺陷进行改进。该方法依据实际中关于个人交通出行的调查结果,把各影响因素的无量纲化后的属性值和个人交通出行的实际选择结果分别作为输入和输出代入BP人工神经网络的进行学习与训练,得到各影响因素的权重系数,从而得出各交通方式的效用值,最终确定各交通方式的分担概率。
最后,本文将基于BP神经网络的LOGIT模型应用于具体算例,结果表明该方法具有良好的精度,且更加符合实际。
【关键词】：交通方式划分 LOGIT模型 BP神经网络 效用值 【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：U491;TP183
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-9
- 第一章 绪论9-13
- 1.1 研究的目的和意义9
- 1.2 国内外城市交通规划理论的起步和发展经历9-10
- 1.3 现代城市交通规划理论中的方式划分理论10-12
- 1.4 本文主要研究内容12-13
- 第二章 人工神经网络基本理论13-23
- 2.1 人工神经网络基础13-14
- 2.1.1 人工神经网络的发展历史13
- 2.1.2 人工神经网络的定义13-14
- 2.1.3 神经网络的特性与实现14
- 2.2 神经网络模型14-17
- 2.2.1 神经元结构模型15-16
- 2.2.2 神经网络的互连模式16-17
- 2.3 BP 网络17-23
- 2.3.1 BP 网络理论18-21
- 2.3.2 BP 网络的特点21-23
- 第三章 居民出行方式选择与非集计LOGIT 模型理论23-39
- 3.1 城市居民出行方式选择理论23-30
- 3.1.1 基于出行的交通需求预测理论23-24
- 3.1.2 城市居民出行方式24-26
- 3.1.3 城市居民出行方式选择影响因素分析26-30
- 3.2 非集计LOGIT 模型理论30-39
- 3.2.1 概念与假定30-31
- 3.2.2 BNL 模型和MNL 模型31-32
- 3.2.3 效用值的常规确定方法32-33
- 3.2.4 LOGIT 模型的优缺点分析33-34
- 3.2.5 LOGIT 模型派生与改进34-39
- 第四章 基于BP 神经网络的LOGIT 模型39-47
- 4.1 BP 网络与LOGIT 模型的相似性39-41
- 4.2 利用BP 神经网络确定效用值41-47
- 4.2.1 MATLAB 与 MATLABT-ANN 工具箱41-42
- 4.2.2 效用值的确定42-47
- 第五章 算例47-53
- 5.1 样本数据的选取与处理47-49
- 5.2 模型的构建与训练49-50
- 5.3 输出结果及处理50-53
- 总结与展望53-54
- 总结53
- 进一步的研究工作53-54
- 参考文献54-57
- 致谢57-58
- 附录A (攻读学位期间发表论文目录)58
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