基于模糊-神经网络的公交出行不确定性研究
本文研究了公交出行不确定性的问题,旨在提高公交路网的规划和优化,提高乘客的舒适性。通过对公交出行主要影响因素的定性分析,确定了影响出行生成量的模糊因素。然后,通过对某地公交出行实地调研,分析影响因素与出行量之间的相互关系规律。接着,采用空间静态模糊预测方法对调研数据进行处理,获得公交出行中的快捷、舒适、方便、安全的隶属度。最后,使用BP人工神经网络预测该地区的公交出行生成量,为交通设施的建设提供了理论依据。
知识点1: 模糊理论在公交出行不确定性研究中的应用
模糊理论是研究不确定性问题的重要工具,它可以处理模糊、不确定的数据和信息。在公交出行不确定性研究中,模糊理论可以用于分析影响公交出行的主要因素,确定影响出行生成量的模糊因素,并预测公交出行中的快捷、舒适、方便、安全的隶属度。
知识点2: 神经网络在公交出行不确定性研究中的应用
神经网络是机器学习领域的重要工具,可以用于预测和分类问题。在公交出行不确定性研究中,神经网络可以用于预测公交出行生成量,提高公交路网的规划和优化,并提高乘客的舒适性。
知识点3: 公交出行不确定性研究的重要性
公交出行不确定性研究对于提高公交路网的规划和优化,提高乘客的舒适性具有重要意义。通过研究公交出行不确定性,可以确定影响公交出行的主要因素,提高公交路网的效率和安全性,并提高乘客的舒适性。
知识点4: 数据建模在公交出行不确定性研究中的应用
数据建模是研究公交出行不确定性的重要工具,可以用于分析影响公交出行的主要因素,确定影响出行生成量的模糊因素,并预测公交出行中的快捷、舒适、方便、安全的隶属度。在公交出行不确定性研究中,数据建模可以用于建立公交出行的数学模型,预测公交出行生成量,并提高公交路网的规划和优化。
知识点5: 专业指导在公交出行不确定性研究中的重要性
专业指导是公交出行不确定性研究的重要组成部分,通过专业指导,可以确保研究的科学性和实用性。在公交出行不确定性研究中,专业指导可以提供理论依据和方法指导,帮助研究人员更好地进行研究。
知识点6: 公交出行不确定性研究的发展前景
公交出行不确定性研究的发展前景非常广阔,随着交通设施的建设和升级,公交出行不确定性研究将扮演着越来越重要的角色。在未来,公交出行不确定性研究将继续发展,提高公交路网的规划和优化,提高乘客的舒适性,并提高交通设施的安全性。