基于BP神经网络与灰色预测模型的公路运量预测

公路运量与国民经济、社会发展紧密相关,其数据是衡量人民生活和国家经济效益的重要标准。为预测公路运量,以灰色预测模型为基础,建立BP神经网络模型,并建立多元回归模型,选择与公路运量高度相关的属性如人口、机动车数量等,带入灰色预测模型进行分析,最终确认汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率是公路运量的主要影响因子。建立基于BP神经网络的公路运量预测模型,并将所确定因子作为预测指标,对模型进行应用测试。测试结果显示该模型最小和相对平均误差均在最优范围内,具有一定应用价值。

基于BP神经网络的城市交通拥堵情况预测

本文首先根据交通系统分析,初步选取新人驾驶,路面施工,早晚高峰时刻等10个影响因子作为影响交通拥堵的因素。其次通过主成分分析法对影响因子进行筛选,采用BP神经网络,建立城市交通拥堵情况预测模型。经验证,模型准确性高,泛化能力强,具有一定应用价值。

基于Andriod的免费景区门票预约系统设计

目前国内旅游业正蓬勃发展,旅行类产品也层出不穷,但免门票类景点的预约功能仍不完善。在此环境下,设计出基于Andriod平台开发,采用Java开发语言,并借助JPush平台和My SQL数据库开发的门票预约系统。解决了游客预约门票繁琐和预约难的问题,实现了对全国各地免门票类景点的统一预约。