基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法.pdf

随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为大容量快速运输系统，在缓解城市交通压力方面扮演着重要角色。然而，伴随着日益增长的乘客量，地铁车厢拥挤度问题已成为影响乘客出行体验的关键因素。对此，本文提出了一种基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法，旨在通过人工智能技术预测车厢拥挤情况，为城市轨道交通的运营管理提供决策支持。 BP神经网络是一种被广泛应用于模式识别、函数逼近和数据分析领域的算法模型，其主要特点是能够通过多层处理单元来处理非线性问题。在地铁车厢拥挤度预测中，BP神经网络通过不断调整各层之间的权重，以期达到预测值与实际值之间的最小误差。 预测地铁车厢拥挤度的关键因素包括下车人数、立席面积和车厢承载量。下车人数直接影响到车厢内空间的变化，而立席面积则是衡量乘客舒适度的直观指标，车厢承载量则为评估拥挤程度提供了基础。通过对这些关键因素的分析，BP神经网络能够建立出准确的乘客流动模式，从而提高预测的准确性。 预测过程涉及数据收集、模型构建、训练和测试四个步骤。数据收集阶段需要搜集地铁到站时间、上一站的乘客流量、车厢容量等关键信息。在Matlab平台上构建初始BP神经网络模型后，历史数据的训练对模型的性能至关重要，通过不断调整权重和阈值，网络可以学习到乘客流量的复杂模式。完成训练后，使用测试集数据评估模型的预测性能，常用的评估指标包括决定系数R²和平均相对误差。 以宁波市鼓楼地铁站为实例，研究者通过BP神经网络预测方法得到了良好的预测效果。结果显示，预测模型的决定系数R²高达0.94，表明模型能够解释高达94%的变异性，平均相对误差仅为0.25，说明该模型在实际应用中的预测误差控制在了合理范围之内。 总结而言，基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法不仅为城市轨道交通提供了科学的决策支持，而且对优化运营调度、改善乘客体验具有重要意义。此外，该方法还为深度学习在交通领域的进一步应用提供了宝贵的参考价值，具有较高的普适性，能够被推广至其他公共交通系统中，从而提升整体的交通服务质量与效率。随着未来交通数据的更加丰富和算法的进一步优化，我们有理由相信，人工智能将在提升城市交通运行管理方面发挥更大的作用。