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基于神经网络模型的中国农产品物流需求预测张娜浙江财经大学东方学院摘要：以BP 神经网络模型为预测方法，对2003 年~2012 年我国农产品的物流需求进行模拟，并对未来我国农产品的物流需求的情况进行预测。
结果显示，由BP 神经网络模型模拟的数据精度较高，验证了该方法在数据拟合和预测领域具有较强的实用性。
而对于农产品物流需求的预测结果表明，短期内我国农产品物流需求的增长状况仍然是非常可观的。
关键词：神经网络模型；农产品；物流需求；预测一、引言农产品是我国居民生活必需的产品，在城乡居民消费中都占有较大的比重。
农业向来是支撑我国经济社会发展的基础产业。
随着我国区域经济的发展和人民生活水平的提高，农产品供给和需求都得到显著提高。
随之引致的农产品物流供给和物流需求也不断增加。
在这种发展趋势下，如何协调农产品物流供给和物流需求均衡是值得关注的问题。
对于农产品物流提供者来说，对农产品物流需求进行合理预测，是保证农产品物流供给满足需求的重要手段，是维持农产品物流供求均衡的重要依据。
与此同时，合理地预测农产品的物流需求，也能促进农产品社会物流维持更好更快地发展。
二、农产品物流需求预测的关键因素从我国农产品市场供求关系、农产品市场发展的协调性等多方面来看，农产品物流需求规模变化的主要影响因素包括我国经济发展水平、农产品产量、居民消费水平、居民消费结构、科技发展水平等。
单从经济学角度来看，农产品物流需求是一种派生的需求，它除了受宏观经济因素影响之外，还受到农产品消费和使用、农产品生产等各类微观因素影响。
随着我国经济发展水平不断提升、产业结构不断优化、资源配置不断调整，农产品的物流需求也将不断发生变化。
因此，我们可以认为我国农产品物流需求与经济社会发展之间存在极大的关联。
由此，利用反映经济社会发展的各项指标对我国农产品的物流需求进行预测，是具有可行性的。
在衡量农产品物流需求时，本文采用农产品物流需求规模的指标。
该指标主要反映了我国农产品物流需求的总量，是农产品生产决策过程中必须明晰的首要指标。
高速公路交通流量预测技术研究一、绪论随着社会经济的发展，高速公路在我国交通运输中的地位越来越重要。
而交通流量预测是高速公路管理和交通规划的一个重要工作，可有效提高交通运输的效率和安全性。
因此，高速公路交通流量预测技术的研究显得尤为重要。
二、高速公路交通流量预测模型1. 基于经济指标和历史数据的预测模型这种模型将经济指标和历史数据作为预测输入，包括GDP增长率、就业率、GDP人均收入等因素。
通过利用这些指标，建立预测模型，可以有效地预测未来某一时期的高速公路交通流量。
2. 基于机器学习的预测模型机器学习作为一种新的数据分析方法，可处理大规模的复杂数据，可以应用于高速公路交通流量预测问题。
这种模型通过采集历史数据和实时数据，利用机器学习算法构建预测模型，预测未来的交通状况。
3. 基于神经网络的预测模型神经网络模型的优点在于它可以通过学习历史数据，自动调整参数，对未来的交通流量进行预测。
神经网络模型的主要特点在于其自适应性和非线性映射，可以处理具有不确定性的高速公路交通流量预测问题。
三、高速公路交通流量预测技术的应用1. 交通运输管理高速公路交通流量预测技术可以有效地帮助交通运输管理部门做出合理的交通规划，优化交通运输体系，提高交通运输效率。
例如，预测未来交通流量，可以调整道路建设计划，优化路网结构，提高道路利用率。
2. 交通事故预警高速公路交通流量预测技术可以帮助交通部门监测路段的交通流量情况，预测交通拥堵和事故的发生可能性。
例如，在预测交通拥堵的情况下，交通部门可以采取措施，避免事故的发生，保障交通安全。
3. 交通信息服务高速公路交通流量预测技术可以为驾驶者提供实时的路况信息和交通流量情况，帮助司机选择最佳的出行路线，提高道路利用率，减少路面交通拥堵和延迟时间。
四、高速公路交通流量预测技术存在的问题与挑战1. 数据不全面和准确性不足由于各种原因，高速公路交通流量数据的质量和准确性不能完全得到保障，缺乏可靠数据是高速公路交通流量预测技术面临的一个重大挑战。
摘要１运量预测工作在交通工程建设的前期工作中处于十分重要的地位。
可以说，做好对运量预测数据的分析和应用，是进行交通建设和设计工作的起步点，是工程项目建设规模和运营经济评价的基础，是项目风险的评价要素和关键。
远期预测客流是一个变动较大的变量，对预测的准确性来说难以保证。
本文就神经网络与四阶段预测法相组合作了探讨，并构造出新的交通量预测模型。
以胶济铁路提速改造为例，就构造的客运量预测模型作了应用研究。
其中以平均增长率法计算客流量的交通分布；以重力模型法计算诱发客流；依据运输阻力构建的分担率模型计算转移客流；在计算诱发客流时考虑了时间价值。
另外本文还探讨了灰色多层次评价法的建模理论，并给出了应用实例。
在多层次灰色评价法的理论基础上，为了使描述各灰色类的评价信息都发挥作用，将被评者的分散信息处理成一个描述不同灰色类的权向量，对其进行单值化处理，可得到被评者的综合值，从而对被评者排序选优。
论文从理论和实践两方面丰富和发展了现有的交通运量预测方法、铁路方案比选的方法，其主要工作和创新点如下：１．本文把国民生产总值、人均收入、人口等因素和交通客流量建立起直接的联系，从而进行客流预测。
而传统的预测方法很难把这些因素与交通量建立起直接的联系。
实例验证表明本文的神经网络模型用误差反向传播算法具有良好的收敛性，能够保证满意的映射精度，取得了理想的预测结果，为决策提供了可靠的依据。
２．神经网络预测法与四阶段预测法相组合，突破了传统预测方法的局限性。
组合后的预测方法不但考虑了政治、经济、人口等因素的影响，而且还考虑了时间、票价、距离等因素的影响。
３．多层次灰色评价法与同类方法相比，考虑的信息更全面，评价结果更准确和客观，实用性更强，更适用于对铁路方案比选中的定性和定量指标进行客观公正的综合评价，有利于推进铁路方案优选与决策的规范化。
关键词：神经网络；四阶段预测法；交通分布；诱发客流；交通量的分担；方案比选；多层次灰色评价法ＡｂｓｔｒａｃｔＦｏｒｔｕｎｅｃａｐａｃｉｔｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｗｏｒｋｉｓｉｎｔｈｅｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｔｈｅｅａｒｌｉｅｒｓｔａｇｅｗｏｒｋｏｆｔｒａ伍ｃｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｃａｎｓｐｅａｋ，ａｎｄｄｏｇｅｔｔｉｎｇｗｅｌｌｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｔｏｆｏｍｍｅｃａｐａｃｉｔｙｔｈａｔｂｅｉｎｇｉｓｉｎｐｒｏｇｒｅｓｓｔｈａｔｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｉｓｂｕｉｌｄａｎｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓｗｏｒｋｅｄｓｔａｒｔｓａｌｉｔｔｌｅ，ａｎｄｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｔｈａｔｐｒｏｊｅｃｔｉｔｅｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓｃｏｐｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｗｅｒｅｅｃｏｎｏｍｉｃａｌｌｙａｐｐｒａｉｓｅｄ，ｉｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎｅｓｓｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒａｎｄｔｈｅｋｅｙｏｆｉｔｅｍｒｉｓｋ．Ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｎａｔａｓｐｅｃｉｆｉｅｄｆｕｔｕｒｅｄａｔｅｉｓａｖａｒｉａｂｌｅｔｈａｔｔｈｅｃｈａｎｇｅｉｓｂｉｇｇｅｒ，ａｎｄｉｓｈａｒｄｔｏｐｌｅｄｇｅｔｏｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｃａｌｃｕｌａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｉｎｇｓｍａｋｅｕｐｄｏｉｎｇｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｍｅｎｔｗｉｔｈｆｏｕｒｓｔａｇｅｓ，ａｎｄｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｓｇｏｏｕｔｔｈｅｎｅｗｖｏｌｕｍｅｏｆｔｒ＆ｆｆｉｃｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＷｉｔｈｔｈｅＪｉａｏ－ＪｉＲａｉｌｗａｙｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｓｐｅｅｄａｎｄｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔｏｔｈｅｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｐａｓｓｅｎｇｅｒｔｒａｎｓｐｏｒｔｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｎｇｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄｈａｖｅｄｏｎｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｔｕｄｙ．ｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｏｆａｖｅｒａｇｅｒａｔｅｏｆｉｎｃｒｅａｓｅｌａｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎＡｍｏｎｇｔｈｅｍｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｎｇｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｃａｐａｃｉｔｙ；Ｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓｂｒｏｕｇｈｔｏｕｔｉｎｍｏｄｅｌｌａｗｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈｇｒａｄｔｙ；Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅｒａｔｅｓｈａｒｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｙｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｍｏｄｅｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｓｈｉｆｔｓｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓ；Ｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｉｍｅｖａｌｕｅｗｈｅｎｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｉｓｂｒｏｕｇｈｔｏｕｔｉｎｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒｔｈｅｍｏｄｅｌｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｏｒｙｔｈａｔｔｈｅｇｒｅｙｍｕｌｔｉ—ｌｅｖｅｌＷａｓａｐｐｒａｉｓｅｄｔｈｅｌａｗｈａｓｓｔｉｌｌｂｅｅｎｉｎｑｕｉｒｅｄｉｎｔｏｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｄｈａｓｇｉｖｅｎｏｕｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｌｉｖｉｎｇｅｘａｍｐｌｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓａｐｐｒａｉｓｅｄｏｎｔｈｅｏｒｙｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｌａｗａｔｔｈｅｍｕｌｔｉ—ｌｅｖｅｌｇｒｅｙ，ｔｏｂｒｉｎｇｆｕｌｌｐｌａｙｏｆａｌｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｅｙｄｅｇｒｅｅｓ，ａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｐｍｃｅｄｕｍｏｆｍｏｄｅｌｃｒｅａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｉｔｉｎｄｕｃｅｓａｌｌｅｖａｌｕａｔｏｒｓ’ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｏｏｎｅｐｒｉｏｒｉｔｙ－ｖｅｃｔｏｒｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｇｒｅｙｄｅｇｒｅｅａｎｄａｌｌｏｃａｔｅｓｉｔｗｉｔｈｓｉｎｇｌｅｖａｌｕｅｓｏａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｖａｌｕｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｆｏｒｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｕｎｄｅｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．ＴｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｏｆｓｏｒｔｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｔｏｂｅｅｖａｌｕａｔｅｄｔｈｅｎＣａｎｂｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．ＴｈｅｓｉｓｒｉｃｈａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｅｄｎＯＷａｖａｉｌａｂｌｅｔｒａｆｆｉｃｆｏｒｔｕｎｅｍｅａｓｕｒｉｎｇｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｎｄｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｆｒｏｍｔｈｅｏｒｙａｎｄｐｕｔｓｉｎｔｏｐｒａｃｔｉｃｅｔｈａｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｈｉｓｍａｊｏｒｗｏｒｋａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｐｏｉｎｔｉｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：１．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｍｅａｓｕｒｅｄｎａｔｉｏｎａｌｌＳｔｏｔａｌｏｕｔｐｕｔｖａｌｕｅ，ｐｅｒｃａｐｉｔａｉｎｃｏｍｅｍａｄａｎｄｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｆｌｏｗｓｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓａｎｄｈａｓｂｅｅｎｂｕｉｌｄｔｈｅｄｉｒｅｃｔｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｔｃｆａｃｔｏｒｃｏｎｔａｃｔ，ｔｈｕｓｃａｒｒｉｅｓｏｎｔｈｅｆｌｏｗｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒｓｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．Ａｎｄｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎｈａｓｖｅｒｙｈａｒｄｂｅｅｎｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｓｅｆａｃｔｏｒｓｔｏｔｈｅｄｉｒｅｃｔｃｏｎｔａｃｔｗｉｔｈｔｈｅｖｏｌｕｍｅｏｆ自ｍ伍ｃ．Ｔｈｅｌｉｖｉｎｇｅｘａｍｐｌｅｃｅｒｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｎｅｕｒａｌ西南交通大学硕士研究生学位论文第３页ｎｅｔｗｏｒｌ（ｓｍｏｄｅｌｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｏｓ∞ｓｓｅｓｔｈｅｇｏｏｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ、Ⅳｉｔｈｔｈｅｅｒｒｏｒｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｃ柚ｐｌｅｄｇｅｔｈｅｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｍａｐｐｍｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎｄｇａｉｎｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｏｆｉｄｅａｌ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｒｅｌｉａｂｌｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｐｏｌｉｃｙｄｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｂｒｏｋｅｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｌｉｍｉｔａ廿ｏＩｌｓｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ．ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ诚ｔＩｌｆｏｕｒｓｔａｇｅｓｔｈａｔｔｈｅＢｕｄｄｈｉｓｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｉｎｇｓ２．Ｂｅｉｎｇｍａｋｅｕｐ．Ｎｏｔｏｎｌｙｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｆｓｐｒｉｎｇｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈ醛ｐｏｌｉｔｉｃｓ，ｅｃｏｎｏｍｙａｎｄｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｅｒｅ，ｂｕｔａｌｓｏｔｈｉｎｋｏｖｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａＳｔｈｅｔｉｍｅ，ｐｒｉｃｅｏｆａｔｉｃｋｅｔａｎｄｄｉｓｔａｎｃｅｅｔｃ．３．Ｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌｇｒｅｙｉｓ叩ｐｍｉｓｅｄｔｈｅｌａｗａｎｄｉｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓａｍｅｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｉｎｋｏｖｅｒｉｓｍｏｒｅｏｖｅｒａｌｌ，ａｎｄａｐｐｒａｉｓｉｎｇｔｈｅｒｅｓｕｌｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ、Ⅳｉｔｔｌｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｐｒａｃｔｉｃａｌｎａｔｕｒｅｉｓｓｔｒｏｎｇｅｒ，ａｎｄｍｏｒｅｉｓｓｕｉｔａｂｌｅｉｎｃａｒｒｙｉｎｇｏｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙｔｈｅｊｕｓｔｓｙｎｔｈｅｓｉｓａｐｐｒａｉｓｉｎｇ，ａｎｄｉｓｆａｖｏｒｏｆｐｕｓｈｉｎｇｏｎｔｈｅｍｏｓｔｅｘｃｅｌｌｅｎｔｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎｓｅｌｅｃｔｅｄａｎｄｍａｋｅｓｐｏｌｉｃｙｏｆｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｔｏｔｈｅｒａｉｌｗａｙｓｃｈｅｍｅｔｈａｎｑｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｆｉｘｅｄｑｕａｎｔｉｔｙｑｕｏｔａｗｈｉｃｈｐｉｃｋｅｄｏｎ．ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ；Ｆｏｕｒｓｔａｇｅｓｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅｔｈｏｄｓ；Ｔｒａｆｆｉｃｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；Ｉｎｄｕｃｅｔｈｅｂｒｏｋｅｒｆｌｏｗ；Ｔｈｅｔｒａｆｆｉｃｖｏｌｕｍｅｓｈａｒｅｓ；Ｓｅｌｅｃｔｔｈｅｂｅｓｔｐｒｏｊｅｃｔ；Ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｇｒｅｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ西南交通大学硕士研究生学位论文第１页第一章绪论１．１引言市场经济条件下，对铁路建设项目进行科学、准确的经济评价．是确保铁路建设项目资金到位，在合理期限收回投资、抵御风险，并取得预期经济效益的关键。
交通流量预测的数学模型构建与应用第一章：引言在当今城市化程度日益高涨的情况下，交通流量预测已经成为了一项重要的任务。
在城市交通管理中人们常常需要了解未来的交通流量，以便合理规划道路资源，制定出更加有效的交通管理策略。
因此，构建一个可靠的交通流量预测数学模型对于城市交通管理至关重要。
本文将从数学模型构建与应用两个方面探讨交通流量预测。
第二章：交通流量预测的数学模型构建2.1 多元线性回归模型多元线性回归模型是一种比较常用的交通流量预测模型，它可以分析影响预测变量的多种因素。
多元线性回归模型的基本形式为：y=a0+a1x1+a2x2+……+anxn+ε其中，y为预测变量，a是回归系数，x是自变量，ε是误差项。
对于交通流量预测模型而言，预测变量为交通流量，自变量可以是天气、时间、历史数据等。
2.2 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的交通流量预测模型。
它根据历史数据的时间序列规律，预测未来交通流量的模型。
时间序列模型的基本形式为：yt=f(yt-1,yt-2,……)+εt其中，f是时间序列模型的函数，ε是误差项。
在时间序列模型中，yt表示当前的交通流量，yt-1、yt-2等表示过去的交通流量值。
2.3 神经网络模型神经网络模型是一种非线性模型，可以有效地逼近交通流量的复杂规律。
神经网络模型的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收交通流量的相关因素，隐藏层进行运算并产生新的变量，输出层给出预测结果。
第三章：交通流量预测的应用3.1 基于交通流量预测的交通管理策略制定交通流量预测可以帮助城市交通管理人员分析和评估不同策略对交通流量的影响。
这有助于制定更有效的交通管理策略，包括优化巡逻或巡视的时间和路线，调整交通信号灯的时间设置，优化公共交通路线等。
3.2 基于交通流量预测的交通调度基于交通流量预测的交通调度可以使交通运输更加高效。
例如，在公共交通领域，公交车可以根据预测交通流量调整开车时间和路线，保证车辆不过度拥挤，在不同高峰期合理配置车辆。
基于CNN-LSTM-Attention组合模型对我国货运量时序预测对比作者：燕学博曹世鑫来源：《物流科技》2024年第14期摘要：為了进一步提高我国货运量的预测准确性，文章基于卷积神经网络和长短期记忆网络模型，引入注意力机制（Attention Mechanism）的组合预测模型，以对我国货运量进行时序预测。
首先，利用卷积神经网络提取货运量数据变化特征。
其次，将所提取的特征构成时间序列作为长短期记忆网络的输入。
最后，通过注意力集中捕捉预测模型中经LSTM层输出的信息特征，划分权重比例，提取关键信息，实现货运量预测。
结合全国月度货运量历史数据进行时序预测，然后与其他神经网络预测的各种评价指标进行对比，结果显示，CNN-LSTM-Attention模型预测误差小于其他模型，预测准确性相对较好。
关键词：货运量；预测；CNN；LSTM；注意力机制中图分类号：F259.22 文献标志码：A DOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.14.002文章编号：1002-3100（2024）14-0005-05Comparison of Time-Series Prediction of Freight Transportation Volume in China Based on CNN-LSTM-Attention Combination ModelYAN Xuebo1，CAO Shixin2 （1. School of Management， Fujian University of Technology，Fuzhou 350118， China; 2. School of Transportation， Fujian University of Technology， Fuzhou 350118， China）Abstract： In order to further improve the prediction accuracy of China's high freight volume，this paper introduces a combined prediction model of Attention Mechanism based on convolutional neural network and long and short-term memory network model to forecast China's freight volume in time series. First of all， the convolutional neural network is used to extract the features of the freight volume data changes， and then the extracted features are used to constitute a time series as the input of the long and short-term memory network， and finally， the attention is focused on capturing the features of the information output from the LSTM layer in the prediction model， dividing the weight ratio， extracting the key information， and realizing the prediction of the freight volume. Combined with the national monthly freight volume historical data for time series prediction， and then compared with other neural network prediction of various evaluation indexes， the results show that the CNN-LSTM-Attention model prediction error is smaller than other models， and the prediction accuracy is relatively good.Key words： freight volume; prediction; CNN; LSTM; attention mechanism0 引言近年来，我国的货物运输总量持续增长，但增速整体上呈现出逐渐减缓的趋势，这主要是因为我们的货运量预测不够准确和合理，导致了资源的浪费[1]。
基于机器学习的高速公路交通流量预测研究随着人口的不断增长和城市化进程的不断加速，交通拥堵问题越来越严重。
高速公路作为城市间联系的重要交通方式，承载了大量的交通流量。
然而，高速公路交通流量的变化往往非常复杂，受到众多因素的影响，比如天气、节假日、周末等等。
为了更好地利用和规划高速公路资源，预测交通流量就显得非常重要。
而在这个大数据和人工智能时代，机器学习成为预测交通流量的重要方法之一。
机器学习是一种人工智能的分支，它的目的是让计算机通过数据学习规律和模式，并应用到未知的数据中。
在交通流量预测中，机器学习可以通过学习大量历史交通数据，掌握不同因素对交通流量的影响规律，并基于这些规律进行未来交通流量的预测。
具体来说，机器学习包括数据预处理、特征提取、模型构建和模型评估等步骤。
首先是数据预处理。
交通数据通常是通过传感器或摄像头等设备采集的，由于交通高速，数据采集频率高、覆盖面广，采集到的数据量非常大。
因此，在对数据进行分析和建模前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、缺失值处理等。
其次是特征提取。
在机器学习中，特征提取是非常重要的一步。
特征是指从原始数据中提取的能够表达数据本质的变量，也可以理解为数据的某些性质。
在交通流量预测中，可以使用时间、天气、交通事故、节假日等作为特征变量。
因此，为了提高模型的准确性，需要仔细挑选合适的特征变量。
然后是模型构建。
在交通流量预测中，常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、人工神经网络等。
具体使用哪种算法，要根据问题的特性和数据的分布来判断。
例如，在使用神经网络进行交通流量预测时，可以考虑网络深度、神经元数量、激活函数等因素。
模型构建完成后，还需要进行模型的训练和测试，以验证模型的准确性。
最后是模型评估。
在机器学习中，评估模型的好坏可以采用多种指标，包括准确率、召回率、F1值等。
在交通流量预测中，评估准确性的主要指标是均方根误差和平均绝对误差。
公路货运量影响因素分析及趋势预测模型研究
常志宏;崔建;康传刚;朱晓龙;李义凡;赵瀚林
【期刊名称】《中国交通信息化》
【年(卷),期】2024()S01
【摘要】为了提高公路货运量预测的准确性,本文选取经济、基础设施、人口等影响因素,运用皮尔逊相关系数对影响因素与公路货运量之间的相关性进行分析,构建预测模型,并采用平均绝对误差法对模型精度进行验证。
结果表明:经济因素中的建筑业增加值对公路货运量的影响最大,皮尔逊相关系数为0.964,具有极显著性;其次是基础设施因素中的高速等级公路里程和人口因素中年末常住人口与公路货运量的相关性最高,相关系数分别为0.925,0.908,呈极显著性和显著性。
研究发现,经济因素中以第二产业增加值为影响因素的预测模型平均绝对误差最低,为2602.466513;其次是基础设施因素中以公路里程为预测模型和人口因素中以常住人口为因子的预测模型误差最低,分别为5268.431313、11091.81933。
【总页数】5页(P448-452)
【作者】常志宏;崔建;康传刚;朱晓龙;李义凡;赵瀚林
【作者单位】山东高速股份有限公司;山东交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】U492.313
【相关文献】
1.基于GM(1,1)灰色系统的公路货运量预测模型的研究
2.基于主成分分析和RBF 神经网络的公路货运量预测模型
3.基于灰色预测模型的山东省公路货运量预测分析
4.基于主成分分析的公路货运量预测影响因素研究
5.公路货运量变权组合预测模型研究
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人工神经网络的模型:人工神经元的模型、常用的激活转移函数、MP模型神经元人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出人工神经元之间通过互相联接形成网络，称为人工神经网络神经元之间相互联接的方式称为联接模式。
相互之间的联接强度由联接权值体现。
在人工神经网络中，改变信息处理及能力的过程,就是修改网络权值的过程.人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则：由一定数量的基本神经元分层联接；每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单；网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。
神经网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。
人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。
尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇,但其最基本的处理单元却只有神经元。
人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连,以规模宏伟的并行运算来实现的。
人工神经网络模型至少有几十种,其分类方法也有多种。
例如,若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络;若按突触连接的性质,可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。
人工神经网络的局限性：(1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅,还有很多问题需要解决；（2) 还没有完整成熟的理论体系；(3）还带有浓厚的策略和经验色彩；（4）与传统技术的接口不成熟。
如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。
根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络相互连接型网络分层网络可以细分为三种互连形式： 简单的前向网络； 具有反馈的前向网络； 层内有相互连接的前向网络.神经网络的学习分为三种类型：有导师学习、强化学习无导师学习有导师学习：必须预先知道学习的期望结果-—教师信 息，并依此按照某一学习规则来修 正权值。
交通需求预测方法
交通需求预测可以使用各种不同的方法，下面列举了几种常见的方法：
1. 基于统计模型：该方法使用历史交通数据进行分析和建模，然后根据模型预测未来的交通需求。
常见的统计模型包括回归分析、时间序列分析和随机森林等。
2. 基于人工神经网络：该方法利用神经网络模拟人脑的运作方式，通过训练和学习历史数据来预测未来的交通需求。
神经网络模型可以根据输入数据的特征进行复杂的非线性映射，能够更好地捕捉数据中的模式。
3. 基于机器学习算法：该方法通过对历史数据进行特征提取和模式识别，使用机器学习算法来训练模型，并利用模型预测未来的交通需求。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机和随机森林等。
4. 基于地理信息系统（GIS）：该方法利用地理信息系统的功能和数据，结合交通网络和人口分布等信息，通过空间分析和建模来预测交通需求。
通过分析城市规划、土地利用和人口密度等因素，可以预测未来的交通需求。
以上是一些常见的交通需求预测方法，在实际应用中可能需要根据具体情况选择合适的方法或结合多种方法来进行预测。
基于GNNM(1.1)模型的货运量及货运周转量预测陈皓;李忠【摘要】It is very important to predict the indicators of freight by a variety of algorithms for grasping the freight trends in the future. This article combines the methods of grey prediction and neural network forecast, and establishes a GNNM model based on the gray neural network, which has high reliability and practicality obtained from the satisfactory results of the prediction.%通过各种算法对货运指标进行有效预测,对于把握未来货运发展趋势有着非常重要的作用.文章将灰色预测与神经网络预测方法进行了有机结合,建立了一个基于灰色神经网络的预测(GNNM)模型.通过模型对货运量及货运周转量进行了预测,得到了较满意的结果,表明了模型具有较高的可靠性及实用性.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2011(030)010【总页数】2页(P10-11)【关键词】铁路货运;预测模型;灰色神经网络【作者】陈皓;李忠【作者单位】西南交通大学交通运输学院,成都,610031;上海铁路局无锡站业务科,无锡,214000【正文语种】中文【中图分类】F252所谓灰色神经网络，就是将灰色算法与神经网络算法，通过一个有效途径联系起来的方法。
而非只单纯的考虑两种算法的误差，并按误差比率分配系数。
是一种为解决复杂或不确定问题的求解而建立的组合算法模型。
灰色神经网路算法，既保留了灰色算法的优点，如：允许少数据的预测、允许对灰因果事件进行预测、具有可检验性。
基于卷积神经网络的交通流量预测第一章：引言1.1 研究背景交通流量预测一直是城市交通管理和规划中的重要任务。
准确预测交通流量可以帮助交通管理部门更好地优化交通网络、减少交通拥堵、提高交通效率。
而传统的交通流量预测方法通常基于统计模型或时间序列分析，存在精度不高、无法适应复杂交通网络拓扑以及无法处理非线性数据等问题。
1.2 研究目的本文旨在通过引入卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方法，提高交通流量预测的精度和可靠性。
通过在大规模真实数据集上进行实验，验证卷积神经网络在交通流量预测中的有效性。
第二章：相关工作2.1 传统方法传统的交通流量预测方法主要包括基于统计模型的方法和时间序列分析方法。
这些方法通常依赖于历史数据和统计规律，无法处理复杂的非线性关系以及动态交通网络的拓扑结构。
2.2 基于卷积神经网络的交通流量预测方法近年来，基于卷积神经网络的交通流量预测方法受到了广泛关注。
该方法通过提取交通网络的空间特征和时间特征，构建卷积神经网络模型，并利用历史交通流量数据进行训练和预测。
第三章：数据预处理3.1 数据收集为了构建准确的交通流量预测模型，需要收集大规模的交通数据集。
可以通过传感器、监控摄像头等设备采集现场交通流量数据，也可以利用公共交通公司的数据、移动互联网数据平台等获取历史交通数据。
3.2 数据清洗收集到的交通数据通常会存在噪声、缺失值等问题，需要进行数据清洗。
可以通过插值法填充缺失值，利用滤波算法平滑噪声等手段对数据进行处理，以保证数据的准确性和连续性。
3.3 数据预处理在将数据输入神经网络之前，需要对数据进行预处理。
可以对交通流量数据进行标准化，以避免不同特征之间的干扰。
还可以通过数据降维的方法减少特征的维度，以减少计算量并提高模型的训练效果。
第四章：卷积神经网络模型的构建4.1 网络结构设计卷积神经网络是一种层级结构的神经网络模型，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
BP 神经网络算法 三层BP 神经网络如图：设网络的输入模式为Tn x x x x ),...,(21=，隐含层有h 个单元，隐含层的输出为Th y y y y ),...,(21=，输出层有m 个单元，他们的输出为Tm z z z z ),...,(21=，目标输出为Tm t t t t ),...,,(21=设隐含层到输出层的传递函数为f ，输出层的传递函数为g于是：)()(1∑∑===-=ni i ij ni iij j x w f xw f y θ：隐含层第j 个神经元的输出；其中1,00=-=x w j θ)(0∑==hj j jk k y w g z ：输出层第k 个神经元的输出此时网络输出与目标输出的误差为∑=-=m k k k z t 12)(21ε，显然，它是jk ij w w 和的函数。
下面的步骤就是想办法调整权值，使ε减小。
由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向因此，可以设定一个步长η，每次沿负梯度方向调整η个单位，即每次权值的调整为：pqpq w w ∂∂-=∆εη，η在神经网络中称为学习速率 可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减小。
隐含层，隐含层输出向量传递函数输入层，输入向量BP 神经网络（反向传播）的调整顺序为： 1）先调整隐含层到输出层的权值 设k v 为输出层第k 个神经元的输入∑==hj j jkk y wv 0-------复合函数偏导公式若取x e x f x g -+==11)()(，则)1()111(11)1()('2k k v v v v k z z ee e e u g kk k k -=+-+=+=---- 于是隐含层到输出层的权值调整迭代公式为： 2）从输入层到隐含层的权值调整迭代公式为： 其中j u 为隐含层第j 个神经元的输入：∑==ni i ijj x wu 0注意：隐含层第j 个神经元与输出层的各个神经元都有连接，即jy ∂∂ε涉及所有的权值ij w ，因此∑∑==--=∂∂∂∂∂-∂=∂∂m k jk k k k j k k k m k k k k j w u f z t y u u z z z t y 002)(')()(ε于是：因此从输入层到隐含层的权值调整迭代为公式为： 例：下表给出了某地区公路运力的历史统计数据，请建立相应的预测模型，并对给出的2010和2011年的数据，预测相应的公路客运量和货运量。
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种基于图结构的深度学习模型，它在近年来在各个领域都有不同程度的应用。
其中，图神经网络在智能交通领域的应用尤为突出。
本文将分享一些图神经网络在智能交通中的应用案例，介绍其在交通流预测、路径规划、交通信号优化等方面的应用。
1. 交通流预测在城市交通管理中，交通流预测是一项非常重要的任务。
通过准确地预测交通流量，交通管理者可以做出相应的调整，以减少拥堵和提高交通效率。
而图神经网络在交通流预测中发挥了重要作用。
通过将道路网络构建成图的形式，将交通流量作为节点信息，将道路连接关系作为边的信息，图神经网络可以学习到不同道路间的交通流量关系，并做出准确的预测。
举例来说，中国科学技术大学的研究团队利用图神经网络对城市交通流量进行预测，并取得了不错的效果。
他们将城市道路网络构建成图，将历史交通流量数据作为节点的特征，通过图神经网络学习道路之间的交通流量关系，最终实现了对未来交通流量的准确预测。
2. 路径规划在智能交通系统中，路径规划是一个重要的功能。
通过智能的路径规划算法，可以为驾驶者提供最佳的出行路线，避免拥堵和缩短行车时间。
而图神经网络在路径规划中的应用也是非常值得关注的。
以Uber为例，他们利用图神经网络对城市道路网络进行建模，学习道路之间的通行时间和拥堵情况，从而为用户提供更加准确的路径规划。
通过图神经网络对城市道路网络的建模，Uber可以实时地获取道路拥堵情况，并为用户规划出最佳的行车路线。
3. 交通信号优化交通信号优化是优化城市交通流的一种重要手段。
通过合理地优化交通信号灯的配时，可以有效地减少拥堵，提高交通效率。
而图神经网络在交通信号优化中也有着广泛的应用。
以Google为例，他们利用图神经网络对城市道路网络进行建模，并结合历史交通流量数据，预测未来的交通状况。
通过对城市道路网络的建模和预测，Google可以动态地调整交通信号灯的配时，从而实现对交通流的优化。
预测公路运量
公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。
据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1给出了20年得公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量单位为万两，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。
根据有关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.0975万辆，公路面积将分别为0.9880和1.0268万平方米。
1.请利用BP神经网络预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
2.请利用其他方法预测该地区2010年2011年得公路客运量和公路货运量。
3.比较两种方法的优缺点。
某地区20年公路运量数据
某地区20年公路运量数据
年份人口数量机动车数量公路面积公路客运量公路货运量199020.55 0.6 0.09 5126 1237 199122.44 0.75 0.11 6217 1379 199225.37 0.85 0.11 7730 1385 199327.13 0.90 0.14 9145 1399 199429.45 1.05 0.20 10460 1663 199530.1 1.35 0.23 11387 1714 199630.96 1.45 0.23 12353 1834 199734.06 1.60 0.32 15750 4322 199836.42 1.70 0.32 18304 8132 199938.09 1.85 0.34 19836 8936 200039.13 2.15 0.36 21024 11099 200139.99 2.20 0.36 19490 11203 200241.93 2.25 0.38 20433 10524 200344.59 2.35 0.49 22598 11115 200447.30 2.50 0.56 25107 13320 200552.89 2.60 0.59 33442 16762 200655.73 2.70 0.59 36836 18673 200756.76 2.85 0.67 40548 20724 200859.17 2.95 0.69 42927 20803 200960.63 3.10 0.79 43462 21804。
