【摘 要】
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交通发生吸引量预测是交通规划四阶段的首要步骤,其预测结果是城市规划布局及交通设施建设发展的重要依据.为了提高交通发生量预测准确性,利用K-means聚类分析对交通小区进行
【机 构】
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上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院,大连海事大学交通运输管理学院
【出 处】
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西安建筑科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71101109);北京大学-美国林肯土地政策研究院论文资助项目(DS20140901);长沙理工大学公路工程教育部重点实验室开放基金项目(kfj120108)
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交通发生吸引量预测是交通规划四阶段的首要步骤,其预测结果是城市规划布局及交通设施建设发展的重要依据.为了提高交通发生量预测准确性,利用K-means聚类分析对交通小区进行分组;对同组内样本小区各项土地利用及人口就业指标进行主成分分析,通过计算主成分载荷率为选择预测影响因素提供依据;针对各组样本分别建立BP神经网络模型,以土地利用和人口数据作为输入变量,小区交通发生量作为输出变量,以大连市城市交通调查数据为例对上述方法进行检验,并与传统回归模型预测结果进行比较.结果表明,在数据预处理基础上建立的BP神经网络模型具有较高预测精度.
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