基于BP神经网络的运输通道交通方式选择模型研究

摘要：

通过分析LOGIT模型效用函数构造存在的不足,探讨了利用BP神经网络解决方式划分问题的基本原理.利用BP神经网络良好的非线性逼近能力对LOGIT模型的效用值的确定进行改进,构造了基于BP神经网络的运输通道出行方式选择模型.最后给出了一个算例,详细介绍了基于BP神经网络的交通方式划分模型的建立、训练仿真的过程,预测结果表明该模型对交通方式划分问题不仅有很强的解释性,同时具有很好的可操作性.

关键词：旅客运输、交通方式划分、运输通道、BP神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：F224.0(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2011-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：72-75