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基于广义回归神经网络的公路旅游交通量预测分析
| 论文题名： | 基于广义回归神经网络的公路旅游交通量预测分析 |
| 关键词： | 公路旅游交通量;客运服务;公路交通运输;旅客运输;客运量预测;广义回归神经网络 |
| 摘要： | 随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，人们开始发现更高层次的生活需求，即精神文化需求，旅游产业由此应运而生。1998年12月中央经济工作会议将旅游业列为我国新的经济增长点，这标志着中国旅游业进入了一个新的发展阶段。旅游消费作为直接层次上的最终消费，在拉动经济增长、启动社会资金、促进居民消费、带动民间投资中将发挥重要的作用，将为国家扩大内需做出更加积极的贡献。 在交通运输领域，旅游客运量的持续快速增长是旅游产业迅速发展的重要体现之一，旅游业的发展使得交通运输和旅游的关系愈加紧密，出现了旅游交通的概念讨论和基于旅游交通的许多相关研究工作。旅游与交通相结合最直接的体现是在旅游客运服务上，因此随着旅游业发展，对旅游交通量进行预测，从而提高旅游客运服务水平逐渐成为大家关注和思考的新课题。 研究公路旅游交通预测方法，不但有利于提高旅游交通服务的质量，同时对于科学合理地规划、建设和完善旅游交通系统、发展地区旅游相关产业也有着重要的意义，尤其是对于公路旅游交通在公路交通中占有较大份额的地区以及旅游业发展较好或者旅游产业所占比重较大的地区影响更加重大。 研究公路旅游交通预测方法，从宏观产业经济发展的角度讲，有助于促进区域旅游业发展，可以为国家制订旅游交通运输战略规划和切实可行的市场开拓策略提供依据。从微观角度看，有助于各地区合理安排公路交通资源，协调好一般运输和旅游运输的关系；有助于引导旅游产业和谐发展，合理配置旅游运输资源；有助于增加旅游点的魅力，提高旅游景点地区的经济活力，促进经济的持续稳定发展。 本文在基于旅游特征分析的基础上，深入进行了旅游交通特性分析，系统地探讨了公路旅游交通量预测建模的基本理论，分析应用MATLAB神经网络进行公路旅游交通预测的可行性；并以公路旅游交通量预测为目标，通过建立广义回归神经网络模型预测公路旅游交通量，并结合实例研究阐述此模型的具体运用，分析其特点和适用性，以期为公路旅游交通量的定量预测研究提供一种新的思路。 |
| 作者： | 卢冠群 |
| 专业： | 道路与铁道工程 |
| 导师： | 赵建三;毛大德 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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