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基于改进BP神经网络的轨道交通短时客流预测方法研究的开题报告
1.研究背景
轨道交通系统是城市公共交通的重要组成部分，在城市出行中发挥着重要的作用。随着城市发展和人口增长，轨道交通的客流量呈现出逐年增加的趋势。因此，研究轨道交通客流预测模型，提高运行效率，缓解交通拥堵，对于城市公共交通系统具有重要的意义。
目前，轨道交通客流预测模型主要包括时间序列模型和神经网络模型两类。其中，BP神经网络具有广泛的应用，但在实际应用中也存在一些问题，如过拟合、收敛速度慢等。因此，改进BP神经网络模型成为当前轨道交通客流预测研究的热点之一。
2.研究目标
本研究旨在提出一种基于改进BP神经网络的轨道交通短时客流预测方法，主要包括以下目标：
1）通过对传统BP神经网络进行改进，提高其预测性能；
2）研究不同影响因素对轨道交通客流量的影响，构建合适的输入变量；
3）应用该方法对实际运行的轨道交通客流进行预测，并与其他模型进行对比研究。
3.研究内容
本研究主要内容如下：
1）综述轨道交通客流预测的研究现状，归纳轨道交通客流预测模型的优缺点，分析神经网络模型的发展及应用；
2）改进BP神经网络，提高其在轨道交通客流预测中的性能；
3）构建适合轨道交通客流预测的输入变量，根据不同的影响因素对输入变量进行筛选和优化；
4）利用实际轨道交通运行数据，进行预测实验，评估改进后的神经网络模型的预测性能；
5）将改进后的模型与其他轨道交通客流预测模型进行对比研究。
4.研究意义
本研究的意义在于：
1）提出一种基于改进BP神经网络的轨道交通客流预测方法，可以为轨道交通运营和调度提供科学依据；
2）提高BP神经网络模型的预测性能，为其他领域的应用提供参考；
3）通过实际数据的应用，验证所提出方法的可行性和有效性。
5.研究方法
本研究主要采用以下方法：
1）研究文献综述法，了解轨道交通客流预测的研究现状；
2）BP神经网络模型的基本原理及算法，包括网络结构设计、权值与阈值的调整以及误差反向传播算法；
3）改进BP神经网络算法，包括优化模型结构、加速收敛速度等；
4）构建适合轨道交通客流预测的输入变量；
5）应用实际数据进行预测实验，并对结果进行分析和评估。
6.预期结果
本研究预期结果为：
1）提出一种基于改进BP神经网络的轨道交通客流预测方法，可以有效提高轨道交通客流预测的准确性和稳定性；
2）构建适合轨道交通客流预测的输入变量，实现对轨道交通客流量的预测；
3）应用该方法对实际运行的轨道交通客流进行预测，并与其他模型进行对比研究，验证其在实际应用中的有效性和优越性。