【摘 要】
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随着我国城市化不断发展,城市轨道交通逐渐代替传统公共交通工具,成为公交系统的主要力量,对于客运量预测的准确性是影响城市轨道交通规划的关键因素。针对目前现有预测方法
【机 构】
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济南市市政工程设计研究院（集团）有限责任公司
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随着我国城市化不断发展,城市轨道交通逐渐代替传统公共交通工具,成为公交系统的主要力量,对于客运量预测的准确性是影响城市轨道交通规划的关键因素。针对目前现有预测方法的不足,本文提出逼近能力强、学习速度快但效果理想的广义回归神经网络预测方法,以影响城市轨道交通年客运量的多种因素作为网络输入,以城市轨道交通年客运量为网络输出,最后将 GRNN 的预测方法与 BP 神经网络算法、加权移动平均法的预测结果进行比较并进行误差分析,证明了基于广义回归神经网络算法的城市轨道交通客运量预测方法的可靠性。
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