【正文】 468 6243 1999 5511 6821 2022 5543 7531 2022 5576 7891 2022 5598 8012 2022 5645 8645 2022 5667 8962 2022 5821 9056 2022 5824 9786 2022 5863 10025 2022 5924 10068 2022 5985 11230 2022 6035 13450 2022 6075 13961 2022 2022 附錄二：程序 clc clear sqrs=[ ]。%人數(shù)（單位：萬人） sqjdcs=[ 附 錄 16 ]。%機(jī)動車數(shù)（單位：萬輛） sqglmj=[ ]。%公路面積（單位：萬平方千米） glkyl=[5123 5136 5189 5214 5268 5321 5378 5431 5468 5511 5543 5576 5598 5645 5667 5821 5824 5863 5924 5985 6035 6075]。%公路客運量（單位：萬人） glhyl=[1235 1248 1365 1375 1391 3425 5241 5613 6243 6821 7531 7891 8012 8645 8962 9056 9786 10025 10068 11230 13450 13961]。%公路貨運量（單位：萬噸） p=[sqrs。sqjdcs。sqglmj]。 t=[glkyl。glhyl]。 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)。 dx=[1,1。1,1。1,1]。 =newff(dx,[3,7,2],{39。tansig39。,39。tansig39。,39。purelin39。},39。traingdx39。)。 =1000。 =。 =50000。 =*10^(3)。 =train(,pn,tn)。 an=sim(,pn)。 a=postmnmx(an,mint,maxt)。 x=1990:2022。 newk=a(1,:)。 newh=a(2,:)。 figure (2)。 subplot(2,1,1)。 plot(x,newk,39。ro39。,x,glkyl,39。b+39。)。 legend(39。網(wǎng)絡(luò)輸出客運量 39。,39。實際客運量 39。)。 xlabel(39。年份 39。)。ylabel(39?？瓦\量 /萬人 39。)。 title(39。運用工具箱客運量學(xué)習(xí)和測試對比圖 39。)。 subplot(2,1,2)。 附 錄 17 plot(x,newh,39。ro39。,x,glhyl,39。b+39。)。 legend(39。網(wǎng)絡(luò)輸出貨運量 39。,39。實際貨運量 39。)。 xlabel(39。年份 39。)。ylabel(39。貨運量 /萬噸 39。)。 title(39。運用工具箱學(xué)習(xí)和測試對比圖 39。)。 pnew=[ ]。 pnewn=tramnmx(pnew,minp,maxp)。 anewn=sim(,pnewn)。 anew=postmnmx(anewn,mint,maxt) 文獻(xiàn)綜述 18 文獻(xiàn)綜述 交通運輸是國家重要的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，對國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著舉足輕重的作用，同時對區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的發(fā)展也有直接的影響。公路運輸系統(tǒng)作為交通運輸系統(tǒng)的一個子系統(tǒng)，在交通運輸系統(tǒng)中的主導(dǎo)作用也日益凸顯。近年來，我國交通基礎(chǔ)設(shè)施 和運輸裝備不斷改善，為公路運輸市場的快速發(fā)展創(chuàng)造了有利條件。在公路運輸生產(chǎn)中，公路運輸量是反映交通運輸業(yè)生產(chǎn)成果的重要指標(biāo)，隨著計算機(jī)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的日趨成熟，許多學(xué)者應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對貨運量進(jìn)行預(yù)測，一些學(xué)者應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立的公路貨運量組合預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。反映公路產(chǎn)量的指標(biāo)還有客貨周轉(zhuǎn)量，它更能綜合反映公路運輸部門為社會提供運輸服務(wù)的能力，所以建立一個較好預(yù)測系統(tǒng)對公路網(wǎng)規(guī)劃、建設(shè)和管理更具有指導(dǎo)意義。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Artificial Neural Networks)理論是近年來發(fā) 展起來的模擬人腦生物過程的人工智能技術(shù)， 是在模擬人腦神經(jīng)組織的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的計算系統(tǒng)，是由大量處理單元通過廣泛互聯(lián)而構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)體系，它具有生物神經(jīng)系統(tǒng)的基本特征，在一定程度上反映了人腦功能的若干反映，是對生物系統(tǒng)的某種模擬 。 適合于因果關(guān)系復(fù)雜的非確定性推理、判斷、識別和分類等問題。它在模式識別、計算機(jī)視覺、信號處理、非線性優(yōu)化、語音識別、聲納識別、傳感技術(shù)與機(jī)器人、生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用 。 隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究和實際應(yīng)用的不斷深入，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個方面的應(yīng)用迅速發(fā)展。特別是 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具 箱函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和設(shè)計提供了強(qiáng)有力的工具，所取得的成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)、科研中。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實質(zhì)上實現(xiàn)了一個從輸入到輸出的映射功能，數(shù)學(xué)理論證明三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)。這使得其特別適合于求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問題，即 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射能力。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時，能夠通過學(xué)習(xí)自動提取輸出、輸出數(shù)據(jù)間的“合理規(guī)則”，并自適應(yīng)的將學(xué)習(xí)內(nèi)容記憶于網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值中。即 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其局部的或者部分的神經(jīng)元受到破 壞后對全局的訓(xùn)練結(jié)果不會造成很大的影響，也就是說即使系統(tǒng)在受到局部損傷時還是可以正常工作的。即 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的容錯能力。 本文以 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)建，運用 MATLAB 工 具箱來建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對某地區(qū)的公路運量進(jìn)行預(yù)測，通過數(shù)據(jù)的對比該次的建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著很高的準(zhǔn)確性。 文獻(xiàn)綜述 19 參考文獻(xiàn)： [1].陳明。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 [M]。大連 :大連理工大學(xué)出版社 ,2022。 [2].張乃堯 ,閻平凡。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制 [M]。北京 :清華大學(xué)出版社 ,1998:728。 [3].周開利 ,康耀紅。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其 MATLAB仿真程序設(shè)計 [M]。北京 :清華 大學(xué)出版社 ,2022。 [4].戴葵。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)技術(shù) [M]。長沙 :國防科技大學(xué)出版社 ,1999:3346。 [5].胡守仁 ,余少波等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論 [M]。長沙 :國防科技大學(xué)出版社 ,2022。 [6].周志華 ,曹存根。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用 [M]。 北京：清華大學(xué)出版社 ,2022。 [7].蔣良孝 ,李超群?；?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近方法及其 Matlab 實現(xiàn) [J]。微型機(jī)與應(yīng)用 ,2022,1:5254。 [8].蘭倩 ,李駿。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近性分析 [J]。 甘肅科學(xué)學(xué)報 ,2022,1。 [9].Barnsley M F. 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