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基于广义回归神经网络的铁路货运量预测
| 题名： | 基于广义回归神经网络的铁路货运量预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 温爱华；李松 |
| 关键词： | 铁路；货运量预测；GRNN模型；BP模型 |
| 摘要： | 针对BP神经网络预测存在局部极小缺陷和收敛速度慢的问题，提出基于广义回归神经网络(GRNN)的预测模型。基于我国1999—2008年铁路货运量的历史统计数据，应用GRNN模型和混沌BP神经网络模型对铁路货运量进行预测。通过两种预测模型的计算结果比较说明，GRNN模型具有良好的收敛性和较高的精度，而且模型结构简单、计算速度快，具有良好的实用性。 |
| 期刊名称： | 铁道运输与经济 |
| 出版年： | 2011 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 88-91 |
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