پتانسیل یابی معابر مستعد جهت احداث ایستگاه های اتوبوس شهری با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP) و الگوریتم پس انتشار خطا (نمونه موردی: شهر کرمانشاه)

حمل و نقل همواره یکی از مهمترین عوامل اثرگذار بر ساختار شهرها بوده است. اما بویژه در یک سده اخیر با گسترش انواع وسایل نقلیه موتوری و تغییرات فزاینده جمعیتی به یکی از اصلی ترین مشکلات شهرنشینی بدل گردیده است. با توجه به حجم مسافرت های درون شهری در شهر کرمانشاه طراحی ایستگاه های اتوبوس به صورت استاندارد، از جمله مواردی است که باعث پهلوگیری مناسب اتوبوس در ایستگاه ها، کاهش زمان پیاده و سوار شدن کاربران و تاثیر منفی کمتر این سیستم بر تردد سایر وسایل نقلیه می شود. در این پژوهش از شبکه عصبی پرسپترون برای پیش بینی بهترین مکان ها برای ایستگاه اتوبوس استفاده است. از جمله ساختارهای مهم شبکه های عصبی، پرسپترون چند لایه Multilayer PerceptTron)) با الگوریتم پس انتشار خطا (error back-propagation ) است که برای انجام پژوهش استفاده شده است. داده های موثر در مکان یابی ایستگاه های اتوبوس شامل 15 لایه: تراکم جمعیت، فاصله از بیمارستان، فاصله از پارکینگ، فاصله از درمانگاه و کلینیک، فاصله از مراکز تجاری-اداری، فاصله از ترمینال، فاصله از رود خانه، فاصله از مراکز آموزشی، فاصله از مراکز نظامی، فاصله از مراکز مذهبی، فاصله از مراکز ورزشی، فاصله از فضای سبز، فاصله از معابر شهری، فاصله از مراکز صنعتی، فاصله از مراکز گردشگری می باشند. در ادامه 500 لایه به عنوان نقاط آموزشی شبکه تهیه و تعداد 10 لایه میانی نیز تعیین شد. سپس با اجرای شبکه پهنه های مستعد جهت احداث ایستگاه بدست آمدند. در نهایت با مشخص معابر موجود در پهنه های مستعد، معابر مستعد جهت احداث ایستگاه مشخص گردیدند. هم چنین مشاهده شد که معابر مستعد در نزدیکی نقاط پرتراکم جمعیتی، مرکز شهر، مراکز فرهنگی و تجاری قرار دارند.