利用BP神经网络进行公路客运货运量的预测

最新推荐文章于 2025-01-31 12:35:12 发布

HeadmasterSong

最新推荐文章于 2025-01-31 12:35:12 发布

阅读量5.5k

点赞数 11

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：神经网络 css 人工智能 matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Magic_Si/article/details/119948186

通过BP神经网络，对某地区2021年和2022年的公路客运量、货运量进行预测。根据人数、机动车数量及公路面积的历史数据，预测结果显示2021年客运量43790万人，货运量21704万吨，2022年相应数值稍有变化。由于样本限制，预测结果可能略有浮动。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

公路运量主要包括公路客运量和公路货运量两个方面。据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表中给出了某地区20年的公路运量相关数据。

根据相关部门数据，该地区2021年和2022年的人数分别为73.39万和75.55万人，机动车数量分别为3.9635万和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880万和1.0268万平方千米。请对该地区2021年和2022年的公路客运量和公路货运量进行预测。

年份	人口数量/万人	机动车数量/万辆	公路面积/万平方千米	公路客运量/万人	公路货运量/万吨
2001	20.55	0.6	0.09	5126	1237
2002	22.44	0.75	0.11	6217	1379
2003	25.37	0.85	0.11	7730	1385
2004

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

HeadmasterSong

关注关注

11
点赞
踩
66

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

基于 MATLAB 的 BP 神经网络公路运量预测

weixin_50547796的博客

09-26

124

假设我们有一个包含 N 个样本的数据集，每个样本包括一个输入向量 x 和一个目标值 y，输入向量 x 是过去几个时间步的交通流量，目标值 y 是下一个时间步的交通流量，可以将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。本文详细介绍了如何使用 MATLAB 构建基于 BP 神经网络的公路运量预测模型，首先准备了用于训练和测试的数据集，然后设计了神经网络模型的结构，接下来训练了模型并使用测试集评估了其性能，最后展示了如何将训练好的模型应用于未来的公路运量预测。

预测分析 Python BP神经网络模型公路运量预测（学习笔记）

Monica

11-05

7238

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #学习函数 def logsig(x): return 1/(1+np.exp(-x)) #数据 #人数(单位：万人) population=[20.55,22.44,25.37,27.13,29.45,30.10,30.96,34.06,36.42,38.09,39.13,39.99...

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

BP神经网络实现公路客运量即公路货运量预测案例

leva的博客

08-06

3704

程序员爱情观：爱情就是死循环，一旦执行就陷进去了；爱上一个人，就是内存泄漏–你永远释放不了；真正爱上一个人的时候，那就是常量限定，永远不会改变；女朋友就是私有变量，只有我这个类才能调用；情人就是指针用的时候一定要注意，要不然就带来巨大的灾难。 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代。输出层误差

【预测模型】基于matlab BP神经网络公路运量预测【含Matlab源码 413期】

weixin_57218581的博客

07-05

1419

一、简介 1 概述 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传

基于神经网络的公路运量预测

qq_52662655的博客

07-25

869

BP神经网络的运用极其广泛，并且在很多领域都很实用，BP网络对于非线性的模仿能力很强，这也是它能够广泛运用的重要原因。

预测分析2：使用神经网络预测公路运量

Sevieryang/FinTech/Statistics/Quant

02-01

1683

import numpy as np def nonlin(x,deriv=False): if deriv==True: return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) Y = np.array([[0,0,1,1]]).T np.ra...

利用BP神经网络进行公路客运量与货运量预测.zip

01-12

利用BP神经网络进行公路客运量与货运量预测.zip

Python：客运量与货运量预测-BP神经网络

12-21

总结起来，本案例展示了如何利用Python实现BP神经网络对客运量与货运量进行预测，涉及了神经网络的基本结构、正向传播、反向传播、损失函数和权重更新，以及数据预处理等方面的知识。通过这样的模型，可以有效地预测...

基于BP神经网络的公路客运量和货运量预测方法研究.pdf

09-26

在本文中，我们将基于BP神经网络的公路客运量和货运量预测方法进行研究，旨在解决公路客运量和货运量预测中的非线性问题。公路客运量和货运量预测是非常复杂的非线性问题，其受多种因素的影响，如气候、经济、...

BP神经网络预测模型

07-04

采用最简洁的编程方法，构建基于matlab软件的BP神经网络模型，用于人口或其它预测，效果较好。

BP神经网络在交通流量预测中的应用

梵心白莲的博客

12-19

1233

本文详细探讨了 BP 神经网络在交通流量预测领域的应用。交通流量预测对于智能交通系统的高效运行至关重要，有助于缓解交通拥堵、优化交通信号控制以及规划交通基础设施。BP 神经网络作为一种强大的机器学习算法，具备学习复杂非线性关系的能力，为交通流量预测提供了有效的解决方案。文章首先阐述了 BP 神经网络的基本原理，包括网络结构、正向传播和反向传播算法，随后介绍了交通流量数据的特点及预处理方法，包括数据采集、清洗、归一化等操作。

【交通运输能力预测】BP神经网络交通运输能力预测【含GUI Matlab源码 3145期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

09-21

219

BP神经网络交通运输能力预测完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！

【小波神经网络预测】基于小波神经网络实现短时交通流量预测附matlab代码

matlab_dingdang的博客

06-02

1189

随着城市的快速发展，汽车保有量急剧增加，交通日益拥堵，传统的固定时长红绿灯系统不合理配时是造成这种情况的主要原因。运用小波神经网络算法进行未来交通流预测研究，同时通过 MATLAB 软件平台结合微观仿真软件 VISSIM4.30 进行虚拟仿真。实验结果表明：基于小波神经网络可用于预测短期交通流量，整体精度可达到 90%或更高，本算法与固定时长和 BP神经网络算法对比，能大幅度提高车辆通行量。伴随着经济的发展，城市的快速扩展和机动车保有量急剧增加，城市交通拥堵问题日益严峻。其原因除了道路容量有限外，传

基于小波神经网络的短时交通流量时间序列预测附Matlab代码

最新发布

matlab_daizuo的博客

01-31

987

摘要：短时交通流量预测是智能交通系统中的关键环节，其准确性直接影响交通控制、诱导以及管理决策的有效性。传统的线性时间序列模型往往难以捕捉交通流量的非线性特征，而单一的神经网络模型在处理高频波动和噪声时也存在不足。本文探讨了一种基于小波神经网络的短时交通流量时间序列预测方法。该方法首先利用小波变换对原始交通流量数据进行多分辨率分解，将原始序列分解为不同频带的近似分量和细节分量，以提取不同尺度下的特征信息。然后，针对不同尺度的分量分别建立相应的神经网络模型进行预测。

【交通预测】基于BP神经网络的交通运输能力预测系统附Matlab实现

matlab_dingdang的博客

12-23

955

随着城市化进程的加速和人口增长，交通运输能力的预测变得越来越重要。传统的预测方法往往受限于数据的局限性和模型的复杂性，因此需要一种更加高效和准确的预测系统来帮助城市规划和交通管理。基于BP神经网络的交通运输能力预测系统就是一种新型的预测方法，它利用神经网络的强大学习能力和对非线性关系的适应性，可以更好地预测交通运输能力的变化趋势和未来发展。本文将介绍BP神经网络的基本原理和在交通运输能力预测中的应用，以及该系统的优势和局限性。首先，让我们来了解一下BP神经网络的基本原理。

推荐文章：利用神经网络进行交通流量预测

gitblog_00359的博客

08-09

792

BP神经网络预测公路运力

yangguangdblu的博客

01-30

3289

%%%%%运用BP网络预测公路运力%%%% clear all; %清除所有变量 close all; %清图 clc; %清屏 %%%%%原始数据%%%% %%%%%人数%%%% sqrs=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.1 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13... 39.99 41.9