本文探讨了基于极限学习机神经网络的机场出租车寻客评价系统，旨在优化机场出租车司机的乘客寻找策略。文章总结了影响机场出租车司机选择决策的七大因素，包括航班数量、已有车辆数、季节、天气、道路通畅情况（早晚）、载客收入以及寻客时间。这些因素被纳入行为理论评价模型的构建中。
行为理论评价模型是根据计划行为理论建立的，通过标准化路径系数对各个因素赋予权重。例如，航班数量的评价因子为0.06，已有车辆数的评价因子为0.25，而季节、天气、早晚的道路通畅因素各为0.073，载客收入和寻客时间的评价因子分别为0.13和0.34。模型中还引入了修正因子，以调整各因素的相对影响。
接下来，文章使用了BP神经网络算法进行初步的模型求解。BP神经网络以其广泛的适用性，通过对训练数据进行误差分析和权重、阈值的调整，逐步优化模型，使得预测的评价分数与实际值接近，R²达到0.98846，证明了模型的合理性和有效性。然而，BP神经网络存在神经元多、模拟时间长、预测精度有限的问题，因此文章转向了极限学习机神经网络（ELM）。
极限学习机是一种快速的学习算法，相较于BP神经网络，它在处理筛选出的数据时，能够更快地达到高精度。经过计算，ELM的R²达到了0.992，优于BP神经网络的0.98846，因此在后续研究中，作者选择了ELM作为主要的模型。
在仿真与实践中，作者收集了成都双流机场的出租车GPS定位数据和机场客运吞吐量，利用训练好的ELM神经网络模型进行分析。模型预测的评价分数与实际值高度吻合，R²为0.98363，显示出模型的高精度。此外，模型的单位时间效益评价也与实际评价保持一致，验证了模型的有效性。
通过上述内容，我们可以得出以下关键知识点：
1. 极限学习机神经网络（ELM）：这是一种快速且高效的机器学习算法，特别适用于处理神经网络模型的训练问题，能够提供高精度的预测结果。
2. 行为理论评价模型：该模型基于计划行为理论，将多种因素如航班量、车辆数、环境因素等整合，用于评估出租车司机的寻客决策。
3. BP神经网络：虽然广泛使用，但存在训练时间长和预测精度有限的缺点，常被用来作为基准模型比较其他算法的性能。
4. 机场出租车管理：通过对司机寻客行为的量化评价，可以优化机场出租车的运营效率，减少空驶率，提高服务质量和经济效益。
5. 数据驱动决策：利用GPS定位数据和客运吞吐量等实际数据，可以构建更准确的模型，为实际问题提供解决方案。
这些知识点在深度学习、机器学习和数据建模领域具有重要的实践意义，特别是在交通管理和智能决策系统的设计中。
