神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵客流預(yù)測中的應(yīng)用分析

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵客流預(yù)測中的應(yīng)用分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵客流預(yù)測中的應(yīng)用分析郭娟劉雪峰譚萬波貴州交通建設(shè)監(jiān)理咨詢有限公司貴州宏信創(chuàng)達工程檢測咨詢有限公司貴州交咨工程檢測有限公司摘要：地鐵是現(xiàn)代城市屮的一項重要交通工具，其在具有應(yīng)用屮具有準時、低污染、運輸量大等特點，因此得到了人們的青睞。地鐵交通對緩解城市的交通壓力來說有著重耍作用，由于地鐵的應(yīng)用越來越廣泛，因此人們對其提出了更高的耍求，不僅要求其能夠滿足人們在山行的需求，同時還應(yīng)當(dāng)使其能夠高效運行，使其在具體運行過程中效率最大化，由此可見要做好客流預(yù)測工作，對地鐵的運行進行合理控制。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);客流預(yù)測;客流數(shù)據(jù);收稿日期：2017-8-1Received

2、：2017-8-1近幾年，隨著地鐵應(yīng)用越來越廣泛，因此人們加強丫的地鐵的研宂與分析。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論的不斷發(fā)展，使很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在客流預(yù)測研宄中，但是這些客流的針對研宄主要以公路客流為主，針對地鐵客流的研宄則和對較少，而從地鐵的實際運行情況來看，對地鐵客流進行預(yù)測是對與提高地鐵運行的合理性來說有著重要意義，因此加強針對該項內(nèi)容的分析是必要的。1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在BP網(wǎng)絡(luò)中，信號向前傳播，而誤差則向反方向傳播，一般來說在BP祌經(jīng)網(wǎng)路中，具有一個或多個sigmoid隱層或線性輸出層，可以實現(xiàn)對有限的不連續(xù)點逼近111。這種信號向正方向傳播

3、，誤差向方向傳播方式，同時不同層權(quán)值的調(diào)制是循環(huán)的，直到網(wǎng)絡(luò)輸出的最終較少到設(shè)定的值，或達到設(shè)定的指定次數(shù)為止。隨著一段時間的發(fā)展，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在性能和理論方面都變得比較成熟。其在具體成用過程中的一項主要優(yōu)點就是具有較強的柔性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和線性映射能力。IM格中的各神經(jīng)元個數(shù)以中間層數(shù)在具體設(shè)計過程中可以依據(jù)實際情況而定，并且受結(jié)構(gòu)差異的影響，其性能也會有所不同m。需要注意的是，bp祌經(jīng)m絡(luò)除了具有以上優(yōu)點之外，也存在一定的缺點，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：(1)學(xué)習(xí)速度相相對來說較慢，一個簡單的問題，也需要多次學(xué)習(xí)才能收斂。(2)易陷入局部極小值。(3)缺少相應(yīng)的理論對神經(jīng)元個

4、數(shù)、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的具體選擇進行適當(dāng)指導(dǎo)。(4)網(wǎng)絡(luò)推廣能力有限。針對上述存在的各種問題，現(xiàn)階段已經(jīng)找到了許多的有效的改進措施，其中研宄最多的就是，如何采取合理的措施加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度，同時采取有效的措施，避免陷入局部極小值問題。2Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述Elman反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其是對一種帶有反饋的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在只體問題分析過程中，反饋連接有第一層輸出端與輸入端連接，這種反饋連接方式在具體應(yīng)用過程屮，可以使Elman網(wǎng)絡(luò)可以檢測，并丑生產(chǎn)時變模式。該模式是以BT網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，通過存儲內(nèi)部狀態(tài)，從而使其具有映射動態(tài)特征，提高系統(tǒng)的適應(yīng)時能力。通過對Elman祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析可知，

5、其具有多層結(jié)果，除了具有普通隱含層外，在結(jié)構(gòu)中還有一個特別隱含層，將其稱作狀態(tài)層或上下文層m。在層在具體應(yīng)用構(gòu)成屮，接收到自普通層的反饋信號，上下文層N的神經(jīng)元輸出被向前傳輸?shù)诫[含層，這是在具體分析過程中需要注意的一項內(nèi)容。Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上的這一特點，使其可以在有限時間內(nèi)，以任意精度逐漸逼近函數(shù)U1。同時，因為結(jié)構(gòu)木身存在反饋連接，因此，在對其進行訓(xùn)練后，一方面可以識別和形成空間模式，另一方面也能夠識別和產(chǎn)生時間模式。3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模在地鐵客流預(yù)測中應(yīng)用3.1客流數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析以某地鐵的二號自動扶梯，以一周的客流統(tǒng)計為例進行分析。地鐵的運行時間為早5:0(f晚23:

6、00，每天從早5:00開始統(tǒng)計，直到晚23:00結(jié)束，以lh為單位進行客流進行取樣統(tǒng)計，為Y縮小工作量，每隔lh進行一次統(tǒng)計，將其作為客流樣本。該地鐵2號上行扶梯一周的上行扶梯客流量數(shù)據(jù)如表1所示。3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模在地鐵占自動附體流量預(yù)測過程中對神經(jīng)網(wǎng)進行應(yīng)用，需要考慮的因素較多，其中對地鐵扶梯客流量影響的主要因素體現(xiàn)在以下幾個方而：(1)周末:將周末定義為1，非周某則定義為0。(2)法定假閂(中秋、端午、春節(jié)、國慶等)，在具體分析過程中，應(yīng)當(dāng)依據(jù)假日對客流造成的影響而定，中秋、國慶、端午可定義為0.8，春節(jié)可以定義為1，非節(jié)假日則可以定義為0。(3)季節(jié):對春夏秋冬四

7、個季節(jié)，地鐵客流總量的進行詳細統(tǒng)計分析，最終依據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，確定影響值。(4)天氣狀況H衣?lián)鞖獾氖孢m程度、惡劣狀況，確定影響值。(5)扶梯運行的運行防線:上行為1,下行為0。(6)—些突發(fā)性事件，例如演唱會，大型運動會等，有則為1，沒有則為0。針對4月16、月22口數(shù)據(jù)，選擇前一天的客流量數(shù)據(jù)和第二天對客流量會造成影響的因素，將其作為輸入樣本，第二天客流數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，這樣可以得到5組訓(xùn)練樣木。將4月23日和4月24日的客流量作為分析的測試樣木。在只體問題分析過程中，因為客流量數(shù)據(jù)單位和影響因素不通過，這也將會導(dǎo)致樣本