基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法

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基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法

方晨晨, 周继彪, 董升, 王依婷, 陈莎雯

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方晨晨, 周继彪, 董升, 王依婷, 陈莎雯. 基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

引用本文:

方晨晨, 周继彪, 董升, 王依婷, 陈莎雯. 基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

FANG Chenchen, ZHOU Jibiao, DONG Sheng, WANG Yiting, CHEN Shawen. A Method of Forecast Congestion of Subway Carriages Based on BP Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

Citation:

FANG Chenchen, ZHOU Jibiao, DONG Sheng, WANG Yiting, CHEN Shawen. A Method of Forecast Congestion of Subway Carriages Based on BP Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

方晨晨, 周继彪, 董升, 王依婷, 陈莎雯. 基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

引用本文:

方晨晨, 周继彪, 董升, 王依婷, 陈莎雯. 基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法[J]. 交通信息与安全, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

FANG Chenchen, ZHOU Jibiao, DONG Sheng, WANG Yiting, CHEN Shawen. A Method of Forecast Congestion of Subway Carriages Based on BP Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

Citation:

FANG Chenchen, ZHOU Jibiao, DONG Sheng, WANG Yiting, CHEN Shawen. A Method of Forecast Congestion of Subway Carriages Based on BP Neural Network[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2018, 36(6): 47-53. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2018.06.007

武汉理工大学交通学院武汉 430063;宁波工程学院建筑与交通工程学院浙江宁波 315211
宁波工程学院建筑与交通工程学院浙江宁波 315211;同济大学交通运输工程学院上海 201804
宁波工程学院建筑与交通工程学院浙江宁波 315211
宁波工程学院建筑与交通工程学院浙江宁波 315211
宁波工程学院建筑与交通工程学院浙江宁波 315211

基金项目:

浙江省哲学社会科学规划课题

浙江省大学生科技创新项目

宁波市自然科学基金

中图分类号: U491.1
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出版历程
- 刊出日期: 2018-12-28

A Method of Forecast Congestion of Subway Carriages Based on BP Neural Network

摘要: 为准确预测地铁车厢的拥挤度,考虑到站时车厢的下车人数、立席面积和车厢承载量等因素,提出一种基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法.基于调查数据和Matlab平台,构建初始BP神经网络、训练以及测试等环节,实现对地铁车厢到站时各车门下车人数的预测.以立席密度为标准进行车厢拥挤度划分,标定即将到站地铁的各节车厢拥挤度.以宁波市鼓楼地铁站为例,对BP神经网络预测方法进行验证,得到不同结构的BP神经网络预测结果.结果表明,最佳预测结果的决定系数R2为0.94,平均相对误差为0.25,预测误差在可控范围内,BP神经网络在下车人数预测上是适用的.
- 交通工程 /
- 车厢拥挤度 /
- BP神经网络 /
- 立席密度 /
- 预测方法

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