7、现代交通:现状、差异与趋势

现代交通:现状、差异与趋势

交通是人类社会发展的重要组成部分,从远古时期人类的迁徙开始,交通方式不断演变,对经济、社会和文化产生了深远的影响。本文将深入探讨现代交通的现状,包括不同地区和人群的出行差异、汽车使用情况以及影响出行的关键因素。

1. 交通的历史演变

在19世纪之前,旅行既不舒服,又危险,而且非常耗时,货运更是面临巨大挑战。内陆水道和运河在一定程度上克服了距离障碍,但机械化铁路运输才真正加速了运输的范围和规模。铁路运输在20世纪初逐渐被公路运输取代,而航空运输则在公路运输之后出现,使得长途高速旅行成为可能。海洋货运仍然在产品和原材料运输中占据主导地位。

2. 2007年全球机动运输概况

到2007年,全球机动运输的规模达到了惊人的水平。以下是一些关键数据:
- 道路车辆 :约9亿辆道路车辆行驶了13万亿公里,其中约三分之二是乘用车。
- 人员运输 :大部分人员机动运输通过公路进行,铁路和航空运输的人员公里数分别约为0.5万亿和2.0万亿。
- 货物运输 :大部分货物运输通过水路进行,公路、铁路和航空运输的货物公里数分别为8万亿、7.5万亿和0.2万亿。
- 燃料使用 :超过95%的机动运输由石油产品提供动力,其余由电力、天然气、丙烷和煤炭提供。

运输方式 人员运输(万亿人公里) 货物运输(万亿吨公里)
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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