基于神经网络的中等城市中心区停车需求预测模型研究

摘要

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，在解决实际问题中无法量化的因素常被忽略。本文尝试将停车政策的倾向作为影响因素之一，采用神经网络的预测模型分别对路侧停车泊位、社会停车泊位和配建停车泊位进行预测，训练样本采用中等城市中心区的停车数据，围绕这一目标，论文主要开展了以下几个方面的工作。
　　首先，定性地确定了路侧、社会和配建三种类型停车的影响因素。从我国中等城市中心区停车需求特点入手，结合现有各类停车需求预测涉及的影响因素，分别进行其与停车类型关系的研究，从而选取出所需的影响因素，为下一步研究工作奠定基础。
　　其次，建立基于BP神经网络的停车需求预测模型。以选择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，以路侧停车泊位、社会停车泊位和配建停车泊位作为网络的输出，采用改进的BP学习算法，用附录1中附表1、附表2和附表3中的样本对训练、检验网络，分别对三种类型的停车泊位数进行预测。模型主体用Matlab语言进行编程。
　　再次，初步探讨了中等城市中心区的停车政策。从分析停车政策现状存在的问题为切入点，在分析其原因的基础上，结合停车政策目标、原则对中等城市中心区的停车政策内容作了初步探讨。
　　最后，案例分析。以锦州市中心城区为例，应用建立的神经网络预测模型对其各类停车需求进行预测，并就预测结果进行分析，然后根据各种停车类型的变化情况给出政策建议。

目录

基于神经网络的中等城市中心区停车需求 预测模型研究

BASED ON ANN PARKING DEMAND FORECASTING OF MIDDLE CITY CENTRAL DISTRICT

摘　要

Abstract

目 录

第1章 绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状及分析

1.2.1国外研究现状及分析

1.2.2国内研究现状及分析

1.3论文的主要研究内容

1.3.1停车需求预测影响因素分析及选取

1.3.2运用神经网络实现停车需求预测

1.3.3我国中等城市中心区的停车政策

1.3.4案例分析

1.4论文的研究方法与技术路线

1.4.1论文的研究方法

1.4.2论文的技术路线

第2章 中等城市中心区停车影响因素研究

2.1中等城市及其中心区的界定

2.1.1中等城市的界定

2.1.2城市中心区的界定

2.2停车需求特性分析

2.2.1 城市中心区停车特性

2.2.2 城市中心区停车需求特性

2.3现有停车需求预测方法中的影响因素

2.3.1 需求预测模型简介

2.3.2 模型影响因素汇总

2.3.3需求预测影响因素分析

2.4停车需求影响因素选取

2.5本章小结

第3章 基于BP神经网络的停车需求预测模型

3.1神经网络结构的确定

3. 2 神经网络学习算法的选取

3.3基于改进BP神经网络的停车需求预测模型

3.3.1建立模型

3.3.2建模注意问题

3.3.3训练结果及误差分析

3.4本章小结

第4章 中等城市中心区停车政策研究

4.1 中心区停车政策现状存在的主要问题

4.2原因分析

4.3中等城市中心区停车管理政策

4.3.1成功管理政策目标

4.3.2中等城市中心区停车管理政策原则

4.3.3中等城市中心区停车管理政策内容

4.3.4政策评价

4.4本章小结

第5章 案例分析

5.1 调查数据的整理

5.2停车泊位预测

5.3 预测结果分析

5.4停车政策建议

5.5本章小结

结　论

参考文献

附录1 三城市2005年调查数据汇总

附录2 神经网络预测模型源程序

攻读学位期间发表的学术论文

攻读学位期间参加的科研项目

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致　谢