人工神经网络在大城市中心区路内停车需求预测中的应用研究

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1、分类号学号2004611400011学校代码10487密级硕士学位论文人工神经网络在大城市中心区路内停车需求预测中的应用研究学位申请人：杨广威学科专业：交通运输规划与管理指导教师：胡光明副教授答辩日期：2007.02.08IIADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringTheStudyoftheApplicationofArtificialNeuralNetworktoCurbParkingDemandForecastingofBigCityCen

2、terDistrictCandidate：YangGuangweiTransportationPlanningandMajor：ManagementSupervisor：Asso.Prof.HuGuangmingHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaFebruary,2007独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，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

3、在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：杨广威日期：2007年2月9日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，即：学校有权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。本人授权华中科技大学可以将本学位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、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本论文属于保密□，在年解密后适用本授权书。不保密□。√(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名：杨广威指导教师签名：胡光明日期：2007年2月9日日期：2007年2月9日摘要众所周知

4、，停车需求是一个复杂的问题，影响因素既有社会发展的因素，又有个体行为的因素，因而停车需求预测也是一项很有难度的工作。本文尝试将影响大城市中心区路内停车的几个主要因素作为数据输入，将路内停车泊位数作为数据输出，从而建立神经网络的预测模型并通过建立的模型对规划年路内停车泊位进行预测。本论文主要进行了以下几个方面的工作：首先，对我国大城市中心区停车需求特点进行分析，结合现有各种停车需求预测方法涉及的影响因素，选出大城市中心区路内停车的影响因素，为下一步研究工作打下基础；然后，以选出的停车需求影响因素作为神经网络的输入神经元，用试算法确定隐层的神经元个数，以路内停车泊位数作为网络的输出，采用改

5、进的BP学习算法，用Matlab语言进行编程，用附录中的样本对来训练、检验网络，从而建立神经网络的预测模型；最后，以长沙市中心城区为例进行案例分析，应用建立的神经网络预测模型对其进行路内停车需求预测，并就预测结果进行分析。关键词：中心区;路内停车;停车需求预测;神经网络;IABSTRACTAsisknowntoall,theparkingdemandisacomplexproblemwithmanyinfluencefactories,suchasthesocietydevelopmentandindividualhabit,andtheparkingdemandforecastisa

6、lsoadifficultytask.Inthispaper,theinfluencefactorieswhichinfluencingthecurbparkinginthecenterdistrictofbigcityaretakenastheinputdates,theparkingspacesaretakenastheoutputdatestoestablishthepredictionmodelbasedonartificialneuralnetwork,andtheparkingspacesoftheprogrammingyearcanbeforecastedusingit.

7、Thispaperstudiesseveralfacetsasfollows:Firstly,theparkingdemandcharacteristicsofthebigcityareresearched,andthefactorsrelatingtosomeparkingforecastingmethodsareanalyzed,then,theinfluencefactorieswhichbeingwantedcanbechosen;Se