人工神经网络在运量预测和通道评价中的应用

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1、北方交通大学硕士学位论文人工神经网络在运量预测和通道评价中的应用姓名：王志高申请学位级别：硕士专业：交通运输规划与管理指导教师：马桂贞19990201X’j31363jABSTRACTKeywords：ANN(artificialneuralnetwork)，transportationpassageevaluation，freightforecast，portattractiveness，internationalcontainerBasedon观RFRE!GHT＆}氇ssENGERFORECASTSandCOMPREHENSIEEFFICIENCIESE

2、VALUATIONofYANGZIERIVER1NTERNATINALCONTAINERTRANSPORTIONSYSTEM，taketheadvantagesofANN‘Seffectivenessincurvedrawing—upandmodeldiscrimination，theapplicationofBPnetworkinportattractivenesscalculation，freightandpassengerforecasts，transportationpassageevaluationarestudied．7fheattractive

3、nessofChina。Sprimaryinternationalcontainerportsareworkedout，andtheamountsofpassengersbetweenChinamainlandandHKSAR(theHongKongSpecialAdministrationRegion)arepredicted，andtheevaluationofsixinternationalcontainertransportationpassagesstartingfromNanChang、JiangXiprovincearecarriedout．F

4、inally,allintroductionoftheANNTestingSystemprogrammedwithVisualBasicundertheplatformofWindows95forthepurposeofANN’Straining，testing，calculatinganddisplayingfllegivenindetails．前言前言似桶、)本论文是以作者曾参加的香港九广课题《九广铁路与内地运量预测》(以下简称《九广》)和中荷合作项目((长江流域国际集装箱多式联运效益综合评价》(以下简称《中荷》)为背景，运用全三韭丝旦缝的新方法，对上述

5、两课题提出新的研究思路和方法，并得出研究结论。《(,tY-》课题主要是确定香港和内地之间的旦堕茎鉴签堡量和堡客交流量。由于香港和内地之间的国际集装箱运量有目的地为香港的、也有目的地不是香港，但要通过香港转运的，如欧洲、北美、东南亚、非洲等地。目的地不同，在运输发生的路径，选择的运输方式上都不尽相同，而Ⅸ九广》课题研究的一个重要方面，就是要确定通过九广铁路所可能发生的国际集装箱货运量，这是九广公司和香港政府在确定未来香港铁路的发展规模和发展策略的重要依据。因此，在总量预测的基础上，涉及到运量的分配，特别是运量在各个沿海港口的分配问题，对运量预测最终结果的准确程

6、度有决定性的影响。港口国际集装箱当前运量的多少，以及未来的发展趋势，是同港口的吸引力密切相关的。f本文研究的目的，就是试图提出一种衡量港口吸引力的概念、寻求一种精确度比较高的计算港12吸引力的方法，并最终为运量预测中运量的分配提供一个较为可靠的依据。斗刁rIⅨ九广》课题的另一个重要任务是确定香港和内地之间的旅客交流量，本文提出的人工神经网络方法已经应用于该项研究，作为客流量预测的课题报告之一部分，提交九广公司，本文第四章采用较短的篇幅介绍了这一研究结果。《中荷》课题是研究以南昌为起点的六条国际集装箱运输通道的效益综合评价问题。原课题采用了模糊综合评判。由于该

7、方法涉及到大量的专家打分和数据处理，需要的人力和时间比较多，特别是对于同样的评价问题，虽然只是具体的评价对象不同，而所涉及的指标体系完全一样、评价的目的也相同的情况下，仍然需要设计咨询表、进行专家打分、数据处理，还是要耗费同样多的人力和时间。例如Ⅸ九f广》课题中，涉及到70多条通道，如果针对每条通道都设计咨询表，进行专家打分，工作量将非常大，而且，专家在打分时，由于对比的目标太多，操作难度很大。针对这个问题，本文提出了一种新方法，即利用历史上的评价结果，把这些数据作为样本，训练一个神经网络，学习专家评价的知识，然后用这个网络对以后遇到的类似的评价问题作出快速

8、评价，特别是在比较对象多，而所需要的评价结果仅仅是某