基于BP神经网络的城市轨道交通合理规模研究

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1、国内图书分类号：U212密级：公开国际图书分类号：625.1西南交通大学研究生学位论文基于BP神经网络的城市轨道交通合理规模研究年级：二零一五级姓名：孙晓永申请学位级别：工程硕士专业：建筑与土木工程指导老师：王齐荣教授二零一八年四月ClassifiedIndex:U212U.D.C:625.1SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisSTUDYONRATIONALSCALEOFURBANRAILTRANSITBASEDONBPNEURALNETWORKGrade:2015Candida

2、te:SunXiaoyongAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:ArchitectureAndCivilEngineeringSupervisor:Prof.WangQirongApril,2018西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学

3、位论文。本学位论文属于1．保密□，在年解密后适用本授权书；2．不保密□，使用本授权书。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导老师签名：日期：日期：西南交通大学硕士学位论文主要工作（贡献）声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：（1）对我国城市轨道交通发展概况和世界城市轨道交通发展概况进行了总结。（2）分析研究了影响城市轨道交通合理规模计算分析的各项理论影响指标，最后建立了一套相对完整的城市轨道合理规模分析的指标体系。（3）利用BP神经网络算法建立了城市轨道交通合理规模分析模型。并用测试样本验证其可行性。同时记录误差得

4、出该模型的合理误差范围。（4）利用训练好的网络对国内大中代表城市的城轨合理规模进行计算，将利用模型计算的合理规模与国内代表城市近期将达到的规模（含运营、在建、已获批线路）对比分析，得出相关结论。进而为我国中大城市城市轨道交通的规划提供一定的依据。本人郑重声明:所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名

5、：日期：西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要城市轨道交通以其特有的运量大、速度快、安全舒适、污染小、占地面积小和综合效益高等特点，被越来越多的人看好。目前，我国很多一、二线城市都进行了城市轨道交通的规划和建设。甚至一些三、四线城市也开始加快了轨道交通的规划、申请步伐，这其中难免会包括一些政绩“攀比”的成分。2018年三月初，为引导我国轨道交通市场健康成长，我国国家发改委拟对国务院2003年下发的《关于加强轨道交通建设管理的通知》，在人口、和经济等多个指标上进行了修改，并拟增加问责机制。对于一个城市的轨道交通合理规模计算，截至目前

6、，还没有一个能够涵盖较为全面影响指标的计算分析模型，怎样能让城市轨道交通合理规模与其城市各方面实际情况相匹配就是一个重要的课题。于是本文全面分析了影响城市轨道交通合理规模的指标，并结合国内外轨道交通合理规模研究的具体情况，建立了一套相对完整的城市轨道合理规模分析指标体系。最后采用人工智能算法计算国内城市的城市轨道交通合理规模。所做的主要工作和研究成果如下：（1）根据城市轨道交通规划己有的研究成果和城市轨道交通世界发展现状，分别对我国城市轨道交通发展概况和世界城市轨道交通发展概况进行了总结。（2）按照指标体系构建原则和方法，并结合国内

7、外轨道交通合理规模分析研究的具体情况，建立了一套相对完整的城市轨道合理规模分析的指标体系。（3）利用BP神经网络建立城市轨道交通合理规模计算模型，建立模型后，循环利用世界城轨发达城市作为样本进行训练学习，并用测试样本验证其可行性、科学性和实用性；同时记录误差得出该模型的合理误差范围。（4）利用训练好的网络对国内大中代表城市的城轨合理规模进行计算，将利用模型计算的合理规模与国内代表城市近期将达到的规模（含运营、在建、已获批线路）对比分析，得出相关结论。进而为我国中大城市城市轨道交通的规划提供一定的依据。关键词：城市轨道交通；影响指标；

8、BP神经网络；合理误差范围；合理规模分析西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractUrbanrailtransitisfavoredbymoreandmorepeoplewithitscharacteristicsofla