基于BP神经网络的公共自行车站点服务水平评价研究

摘要

城市机动化交通拥堵的问题日益严重，人们开始意识到公共交通高效服务的重要意义。公共自行车是现代公共交通的一个重要组成部分，能够有效解决出行者出行的“最后一公里”问题。公共自行车站点服务水平是公共自行车系统研究的重要部分，服务水平的高低直接影响公共自行车系统的运营。本文在构建公共自行车站点服务水平评价指标体系的基础上，通过构建解释结构模型探究各评价指标间的关系，最终建立基于BP神经网络的公共自行车站点服务水平评价模型，具体内容如下:
　　首先，建立公共自行车站点服务水平评价指标体系，确定了公共自行车站点服务水平三层评价指标体系，从公共自行车周边建筑环境、交通环境和站点布置三个方面选取了16个评价指标，使之能够全面评价公共自行车站点的服务水平。
　　其次，进行了公共自行车站点服务水平评价指标结构分析，应用解释结构模型建立公共自行车站点服务水平评价指标的解释结构模型，将站点服务水平包括在内的17个因素被划分成5个层级。通过表、浅层评价指标影响到中层评价指标，再影响到深层评价指标，最终影响站点服务水平。
　　最后，构建基于BP神经网络模型的公共自行车站点服务水平评价方法，利用评价指标的解释结构模型结果和层次分析法得出的站点服务水平得分，来训练公共自行车站点服务水平评价BP神经网络模型。以南京浦口125个公共自行车站点为实例验证了该基于BP神经网络的公共自行车站点服务水平评价模型，并对南京浦口公共自行车站点评价结果进行分析研究，同时提出规划建议。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 文献综述

1．2．1 公共自行车运营特征研究

1．2．2 公共自行车影响因素研究

1．2．3 公共自行车站点服务水平评价方法

1．2．4 文献综述小结

1．3 研究内容及关键技术

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 关键技术

1．4 技术路线

第二章 公共自行车站点服务评价指标体系

2．1 公共自行车站点特征

2．2 公共自行车站点服务评价指标选取原则

2．3 公共自行车站点服务评价指标选取

2．3．1 建筑环境

2．3．2 交通环境

2．3．3 站点布置

2．3．4 评价体系建立

第三章 公共自行车站点服务评价指标结构分析

3．1 解释结构模型定义

3．2 解释结构模型的基本概念

3．2．1 邻接矩阵

3．2．2 可达矩阵

3．2．3 可达矩阵的层级分解

3．3 解释结构模型的构建过程

3．3．1 应用方式

3．3．2 计算流程

3．4 公共自行车站点服务评价指标体系的解释结构模型

3．4．1 评价指标相互关系分析

3．4．2 邻接矩阵与可达矩阵的建立

3．4．3 可达矩阵的计算

3．4．4 多层递阶结构

3．5 指标体系结构分析

第四章 基于BP神经网络模型的公共白行车站点服务水平评价方法

4．1 基于BP神经网络的公共自行车站点服务水平评价体系

4．2 各层级权重的确定

4．2．1 层次分析法简介

4．2．2 基于解释结构模型构造判断矩阵

4．2．3 一致性检验

4．3 BP神经网络算法

4．3．1 神经网络概述

4．3．2 神经网络结构

4．3．3 BP神经网络算法

4．3．4 BP神经网络参数选择

4．3．5 训练样本的选择

5．1 研究区域

5．2 数据采集与处理

5．2．1 POI数据采集

5．2．2 IC卡数据处理

5．2．3 实地调查

5．3 基于BP神经网络模型的南京浦口公共自行车站点服务水平评价

5．3．1 基于解释结构模型确定权重

5．3．2 BP神经网络评价模型

5．4 南京浦口公共自行车站点服务水平综合分析及建议

5．4．1 站点服务水平综合分析

5．4．2 站点规划建议

第六章 总结与展望

6．1 研究成果和主要结论

6．2 主要创新点

6．3 研究展望

致谢

参考文献

作者简介