TY -的A2 - Ma, Jingsen AU - Wang Shuwei盟——周,容桂盟——赵,林PY - 2015 DA - 2015/06/09 TI -预测北京交通枢纽地区的行人流量使用模块化神经网络SP - 749181六世- 2015 AB -随着比例的增加城市公共交通旅行,交通枢纽地区的行人流量增加。为有效提高相关管理公寓的应急处理能力,防止行人拥挤的事件,本文研究了行人流量预测方法在北京交通枢纽地区。首先,34个典型人行道交通枢纽地区在北京获得2200份有效数据进行调查。其次,相关分析是用来分析行人流量之间的关系及其影响因素。11提取重要的影响因素。第三,建立了预测模型和模块化神经网络。行人流量调查样本模糊集群根据交通枢纽的区域土地利用存在。然后,基于距离测量的隶属函数构造的。通过模糊歧视,在线选择子网的信息可以实现。因此,自适应神经网络的信息处理是改善。 Finally, this paper tested the pedestrian flow sample of a transportation hub in Beijing. It was concluded that the accuracy of pedestrian flow forecasting model using modular neural network was higher than other neural network models. There was also improvement in the adaptability to environment. SN - 1026-0226 UR - https://doi.org/10.1155/2015/749181 DO - 10.1155/2015/749181 JF - Discrete Dynamics in Nature and Society PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -