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      基于AHP與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸評(píng)價(jià)

      2018-08-14 08:28:48郭子會(huì)林發(fā)錦閆斗平張謝東
      交通科技 2018年4期
      關(guān)鍵詞:原始數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心

      郭子會(huì) 林發(fā)錦 閆斗平 張謝東

      (1.內(nèi)蒙古伊泰準(zhǔn)東鐵路有限責(zé)任公司 鄂爾多斯 010300; 2.中國(guó)市政工程中南設(shè)計(jì)研究總院有限公司 武漢 430010; 3.鄖縣錦宏路橋工程有限責(zé)任公司 十堰 442500; 4.武漢理工大學(xué)交通學(xué)院 武漢 430063)

      適用于綜合交通運(yùn)輸?shù)木C合評(píng)價(jià)方法很多,但由于各種評(píng)價(jià)方法的出發(fā)點(diǎn)各有不同,解決問題的思路也有所差異,且每種評(píng)價(jià)方法各有優(yōu)缺點(diǎn),因此選擇合適的評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)是得到更為科學(xué)合理的評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵[1]。

      通過對(duì)眾多綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行總結(jié)分析后,認(rèn)為層次分析法更多適用于多因素、多層次、多方案的系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)和決策[2];主成分分析法適用于各單項(xiàng)指標(biāo)均為定量指標(biāo)或定量化方便的規(guī)劃方案評(píng)價(jià);模糊綜合評(píng)判法適用于統(tǒng)計(jì)資料較全、定性指標(biāo)較多的單層次、多方案綜合評(píng)價(jià);費(fèi)歇爾綜合評(píng)價(jià)方法適用于指標(biāo)定量化的多層次、多因素評(píng)價(jià)和決策;BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法由于能夠?qū)Ψ蔷€性、非凸性等大型復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行處理,被廣泛應(yīng)用于分類識(shí)別、回歸和逼近等領(lǐng)域[3]。

      根據(jù)上述對(duì)于評(píng)價(jià)方法的研究及述評(píng),本文最終選取組合評(píng)價(jià)法,將主觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法和客觀賦權(quán)評(píng)價(jià)法進(jìn)行組合,即層次分析法(AHP)與改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法(BPNN)相結(jié)合,取長(zhǎng)補(bǔ)短、形成互補(bǔ),以對(duì)國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。

      1 基于AHP-BPNN的國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展評(píng)價(jià)模型

      1.1 基于AHP的國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展評(píng)價(jià)

      1.1.1指標(biāo)層權(quán)重確定

      選取20個(gè)專家進(jìn)行重要性打分,依據(jù)層次分析法確定權(quán)重的建模步驟,從而得出表1所示的權(quán)重分配結(jié)果。

      表1 國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系指標(biāo)層權(quán)重

      1.1.2城市選取與原始數(shù)據(jù)的采集

      為深化國(guó)家中心城市的認(rèn)識(shí)及發(fā)展后續(xù)城市評(píng)價(jià)指標(biāo),并對(duì)國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展水平進(jìn)行客觀真實(shí)的評(píng)價(jià),選取廣州、西安、成都、杭州、青島、廈門、上海、天津、重慶、沈陽(yáng)等10個(gè)城市,利用AHP綜合評(píng)價(jià)法對(duì)其進(jìn)行實(shí)證評(píng)價(jià)研究。數(shù)據(jù)來源為2016年統(tǒng)計(jì)年鑒、各城市“十三五”規(guī)劃報(bào)告、2016年城市統(tǒng)計(jì)年鑒、2015年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。綜上所述,經(jīng)整理后的部分城市數(shù)據(jù)(部分?jǐn)?shù)據(jù)為估測(cè))見表2。

      表2 指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

      1.1.3標(biāo)準(zhǔn)化原始數(shù)據(jù)

      標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí)根據(jù)指標(biāo)性質(zhì),采用相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化形式[4]。

      對(duì)于越大越優(yōu)型指標(biāo):

      (1)

      對(duì)于越小越優(yōu)型指標(biāo):

      (2)

      式中:xij,vij分別為指標(biāo)原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化值;max(xj),min(xj)分別為第j個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值。

      1.1.4國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)得分

      由各指標(biāo)權(quán)重乘以標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)數(shù)據(jù),如式(3)。

      (3)

      1.1.5依據(jù)參照系,轉(zhuǎn)化為百分制

      以長(zhǎng)三角城市群的上海、珠三角城市群的廣州、京津翼城市群的天津、成渝城市群的重慶和成都5個(gè)國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)得分的平均值為參照系,轉(zhuǎn)化為百分制,可使得數(shù)據(jù)更加直觀,計(jì)算方法如式(4)。

      (4)

      式中:ai為目標(biāo)城市的綜合交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù);bi為上海、廣州、天津、成都、重慶5個(gè)國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)的平均值。

      表3是目標(biāo)城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展3大要素和國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)轉(zhuǎn)化為百分制后的具體得分。

      表3 各城市交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)百分制得分情況

      1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)價(jià)法

      運(yùn)用上述的樣本數(shù)據(jù)及基于AHP計(jì)算的結(jié)果,本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選用函數(shù)traingdx作為訓(xùn)練函數(shù),在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱含層神經(jīng)元為7~16時(shí),它們都在200次訓(xùn)練之內(nèi)達(dá)到了設(shè)定的收斂精度;而隨著隱含層神經(jīng)元單元數(shù)的增多,需要的訓(xùn)練次數(shù)大致呈遞減趨勢(shì),即在一定范圍內(nèi),通過增加神經(jīng)元單元數(shù)能夠明顯地提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,且在隱含層神經(jīng)元數(shù)目為16時(shí),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只需學(xué)習(xí)訓(xùn)練124次就能達(dá)到設(shè)定的收斂精度。故本文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元單元數(shù)為16。

      利用sim函數(shù)進(jìn)行仿真,得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果,并利用postmnmx函數(shù)恢復(fù)被premnmx歸一化的數(shù)據(jù)。postmnmx函數(shù)可以將網(wǎng)絡(luò)輸出還原成目標(biāo)所使用的單位,它的調(diào)用格式如下[5]:

      ql=postmnmx(qln,minq,maxq)

      (5)

      式中:ql為反歸一化后的數(shù)據(jù);qln為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值;minq,maxq的意義同前文所述。運(yùn)用以上函數(shù),得到國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)得分輸出值與基于層次分析綜合評(píng)價(jià)法中所得的國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)得分的誤差見表4。

      表4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值與期望值的誤差

      由表4可以看出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)得分訓(xùn)練輸出值與基于層次分析綜合評(píng)價(jià)法排名得分的最大誤差僅為 0.04%,仿真結(jié)果令人滿意。

      2 模型應(yīng)用與實(shí)例分析——以武漢為例

      根據(jù)前文建立的國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,收集5個(gè)目標(biāo)國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)見表5。限于文章篇幅,僅列出部分?jǐn)?shù)據(jù)。

      表5 指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

      首先將表5中的數(shù)據(jù)用MATLAB 2014a軟件中的tramnmx函數(shù)歸一化。tramnmx函數(shù)將新的樣本用于已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)時(shí)進(jìn)行歸一化的函數(shù),它的調(diào)用格式為

      [aln]=tramnmx (al,mina,maxa)

      (6)

      式中:aln為歸一化后的新樣本數(shù)值;al為新樣本的數(shù)值;mina為輸入向量的最小值;maxa為輸入向量的最大值。

      將城市原始數(shù)據(jù)歸一化后,輸入前面訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到的結(jié)果再經(jīng)MATALAB軟件中的postmnmx函數(shù)進(jìn)行反歸一化運(yùn)算后,得到5個(gè)目標(biāo)國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展水平分值、排名結(jié)果及發(fā)展水平等級(jí),見表6。

      表6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)得分

      3 結(jié)論

      橫向來看,基于AHP-BPNN的評(píng)價(jià)方法對(duì)2015年武漢、北京、南京、深圳、鄭州5市交通運(yùn)輸發(fā)展水平評(píng)價(jià)的結(jié)果為:北京市最高,其交通運(yùn)輸發(fā)展指數(shù)為112.60,其次是深圳市為94.00,武漢市為80.51,之后是南京市為75.92,最低的是鄭州市為70.32,相比之下,武漢市的國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展水平處于中等水平,符合目前實(shí)際情況。

      這表明基于AHP-BPNN進(jìn)行國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展水平評(píng)價(jià)比較的方法是可行的,能夠以設(shè)定的評(píng)價(jià)指標(biāo)量進(jìn)行國(guó)家中心城市綜合交通運(yùn)輸發(fā)展水平評(píng)價(jià),由此得到的誤差較小,評(píng)價(jià)結(jié)果較為理想。

      通過分析以上結(jié)果還發(fā)現(xiàn),武漢市與深圳市和北京市相比,其在交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面相對(duì)滯后;在交通運(yùn)輸規(guī)模結(jié)構(gòu)方面與其他4個(gè)中心城市相比較發(fā)展水平較高,在交通運(yùn)輸管理服務(wù)方面與其他城市均有不同程度的差距。

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