基于神经网络的客运量预测模型研究开题报告

1. 研究目的与意义

作为运输基础设施建设的投资决策基础，客运量预测在国家和区域经济发展规划中具有十分重要的意义。

客运量预测的研究目标就是如何在运输系统中挖掘出有效的信息，利用预测模型对这些数据和信息进行加工，从而为交通管理部门和运输企业提供准确高效的货运量预测，方便相关部门和企业单位合理安排运力，实现对客运过程的控制。

2. 国内外研究现状分析

交通运输的发展可以促进国民经济的发展，因此国内外对于客运量预测一直没有停止探索的步伐，几十年的探索，形成了几百种的方法。

国外客运量预测理论的研究开展较早，主要从影响运输需求的因素分析入手，利用西方经济学中的需求原理，确定运输需求函数，进而通过旅客运输需求曲线的趋势外延来描述客运量的发展变化。

国外对客运量影响因素的分析主要可以分为经济因素、政治体制因素、政策因素、技术因素、运输网布局与运输能力因素及市场价格因素等６方面，从上述６方面分别确定相应的运输弹性函数，以此来反映客运量的变动率与发展趋势国内关于客运量预测的研究较多，常用的传统预测方法可分为定性分析法和定量分析法。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容（1）通过阅读参考文献，参考相关书籍，分析客运量预测的特点和影响客运量的主要因素。

对客运量预测理论与方法进行总结，对国内交通规划中常用的客运量预测方法与模型及其特点进行总结，并分析其在客运量预测中存在的优缺点。

（2）通过比较几种常用的城市公交客运量预测方法，提出基于神经网络的客运量预测模型，研究神经网络预测法的基本理论（3）设计神经网络客运量预测模型，利用matlab编程，实现客运量的预测，并通过实例进行验证研究计划第1-2周：收集资料，撰写开题报告，修改文献综述，完成开题。

4. 研究创新点

以神经网络的基本原理为依据，建立基于神经网络的客运量预测模型，能够实现预测参数的导入，得到合理的预测结果