【摘 要】
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公路客运量是交通科学管理的基础性数据资料,能够反映出公路运输产出成果,对提高公路交通管理层次及建立畅通、高效的公路交通系统,具有重要意义。为提高公路客运量的预测精
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公路客运量是交通科学管理的基础性数据资料,能够反映出公路运输产出成果,对提高公路交通管理层次及建立畅通、高效的公路交通系统,具有重要意义。为提高公路客运量的预测精度,选择与公路客运量相关的主要社会指标(包括公路客运量、汽车保有量、国民总收入、人均GDP、人口总量、城镇居民人均可支配收入、社会消费品零售总额和城市化率),运用灰色关联分析法进行计算分析,最终确定公路客运量影响因子为汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率。将所确定的因子作为公路客运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路客运量预测模型,并对模型进行了应用测试。结果表明:BP神经网络模型具有较高的精度,最小相对误差为1.1%,平均相对误差为2.78%。
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