基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

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基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

胡波, 刘建民

文章导航 > 交通信息与安全 > 2006 > 24(4): 34-36,40

胡波, 刘建民. 基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

引用本文:

胡波, 刘建民. 基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

HU Bo, LIU Jianmin. Radial Basis Function Neural Network Model for Freight Volume Forecast Based on Combination Forecast Method[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

Citation:

HU Bo, LIU Jianmin. Radial Basis Function Neural Network Model for Freight Volume Forecast Based on Combination Forecast Method[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

胡波, 刘建民. 基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

引用本文:

胡波, 刘建民. 基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究[J]. 交通信息与安全, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

HU Bo, LIU Jianmin. Radial Basis Function Neural Network Model for Freight Volume Forecast Based on Combination Forecast Method[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

Citation:

HU Bo, LIU Jianmin. Radial Basis Function Neural Network Model for Freight Volume Forecast Based on Combination Forecast Method[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2006, 24(4): 34-36,40. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

胡波,
刘建民

西北工业大学,西安,710072
西北工业大学,西安,710072

中图分类号: TP391.9
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出版历程
- 刊出日期: 2006-08-28

Radial Basis Function Neural Network Model for Freight Volume Forecast Based on Combination Forecast Method

HU Bo,
LIU Jianmin

摘要: 为有效进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次分析模型,根据该模型构建了基于RBF神经网络的货运量预测方法.用我国1985~2004年的货运量统计数据对该神经网络进行训练和检验,并对2005~2006两年间的货运量进行预测.预测时设定了2005~2006年2 a间货运量各影响因素值,再运用RBF神经网络预测这两年的货运量.结果表明,2005年的预测值与国家统计局最近公布的实际数值有很好的一致性,表明这一方法的可行性.
- RBF神经网络 /
- 货运量 /
- 层次分析法 /
- 最优加权几何平均组合预测方法

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