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静态交通发生率模型是停车需求预测中较为常用的一种方法，但是，关键指标——静态交通发生率一般难以确定，尤其是它的未来年值；而静态交通发生率的大小又受到多种因素的影响，为了实现对其未来年值的预测，本文分析了影响静态交通发生率的主要因素，采用了具有处理“灰色”、复杂问题的有力工具——神经网络BP算法，提出了以国民生产总值、机动车保有量、用地类型、城市人口和城市面积为输入层节点，静态交通发生率为输出节点的BP计算模型；最后，选用四个城市的停车调查数据来进行神经网络训练、预测。训练模拟结果良好，表明该方法能够比较成