2025【利用BP神经网络和MATLAB实现苏州地铁4号线客流的高效预测20000字】.doc

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利用BP神经网络和MATLAB实现苏州地铁4号线客流的高效预测

摘要

古往今来，交通一直发挥着重要的作用，在经济高速发展的现代社会，城市的生活节奏加快，对交通的需求也越来越大，要求也越来越高。城市轨道交通在城市发展中占着举足轻重的地位，它给人们带来便捷生活的同时，也随着人口爆炸问题存在着不少隐患。因此，对城市轨道交通客流进行有效地预测十分重要，客流预测影响着城市交通网的规划方向。

神经网络技术是20世纪末迅速发展起来的高新技术，其具有良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，在解决不确定非线性系统的建模和控制问题展现了它的优越性，而城市轨道交通的客流预测系统中存在着许多不确定因素，用神经网络方法可以打开客流预测的一条新思路REF_Re\r\h[1]。

本论文旨在运用MATLAB软件构建BP神经网络模型。本实验选取苏州地铁作为研究对象，因为疫情期间和正常期间客流特征的不同，将2020年分为上、下半年两部分，对苏州地铁4号线的客流值进行两组的训练和预测，运用BP神经网络输出客流的预测值，并通过实际值和预测值的比较，来验证BP神经网络模型的准确性，分析并实现城市轨道交通客流预测的神经网络。

该论文有图21幅，参考文献34篇。

关键词：城市轨道交通客流预测客流分析神经网络MATLAB仿真

目录

摘要………………1

TOC\o1-2\h\z\u目录 3

图清单 5

1.绪论 6

1.1课题研究的背景与意义 6

1.2国内外轨道交通发展状况 7

1.3国内外客流预测研究状况 10

1.4本文主要内容概括 12

2.城市轨道交通客流预测特征分析与研究 13

2.1城市轨道交通客流预测必要性分析 13

2.2城市轨道交通客流影响因素分析 13

2.3客流调查的种类 17

2.4造成客流误差的主要因素分析 18

2.5本章小结 18

3.神经网络基本理论 19

3.1神经网络的特点 19

3.2神经元 20

3.3神经网络模型概述 21

3.4BP神经网络 23

3.5本章小结 25

4.MATLAB中BP神经网络的相关函数 26

4.1MATLAB数据预处理 26

4.2神经网络构建函数 26

4.3训练函数 28

4.4网络仿真函数 28

4.5本章小结 28

5.客流预测的神经网络分析与实现 29

5.1实验数据的选取 29

5.2BP神经网络的构建步骤 30

5.3BP神经网络仿真结果 32

5.4结论 38

5.5本章小结 38

6.总结 39

参考文献 41

1.绪论

在城市人口持续增多、城市轨道交通复合越来越大的现在，不仅有城市轨道交通的基础设施的极力发展，基于城市轨道交通的客流预测也是至关重要的环节。根据城市发展和交通情况预测客流有着极大的研究意义。

1.1课题研究的背景与意义

1.1.1研究背景

近年来，随着我国城市化进程的不断发加快，全民经济也健康发展、快速增长，城市之间人口流动的频率日益加大，现在城市的实际交通量超过了地面交通的最大承载能力，因此存在交通拥堵、交通拥堵、城市扩展、人员和物资频繁交流等问题。城市的扩张，经常的人员流动和人员交流给城市交通的发展和进步造成了极大的阻力（李明辉，张雅琪，2017）REF_Re\r\h[2]。

此外，由于近年来私家车的普及，汽车尾气和噪音造成的环境污染也越来越受到城市居民的持续关注，环境问题越来越受到人们的重视，环保成了每个市民应该秉持的理念。正因如此，城市公共交通系统也越来越受到人们的重视（顾晓峰，王雪莉，2023）。城市轨道交通以客运量大、绿色方便、低耗能性、节能环保的特点，成为了人们出行的第一选择REF_Re\r\h[3]。

但是,在目前的条件下城市道路和土地资源,如何加强道路交通承载能力呢？如果通过扩大和增加地面道路机动车车道，从前文总结来看目前的条件是非常有限的,并不能在短期内解决交通堵塞的问题。然而，我们可以鼓励城市居民根据低碳环境保护的趋势，选择尽可能多的城市公共交通系统（贺俊豪，万泽楷，2021）。一方面，我们可以减少空气污染和废气排放。另一方面，我们可以提高城市居民出行效率，大力发展城市公共交通设施，根据城市居民的实际需要，在多重因素作用下从根本上解决目前的土地交通拥堵问题。城市轨道交通在世界大中型城市的公共交通系统中占有独特的中