首页 期刊 铁路计算机应用 基于Verhulst–RBF的铁路客运量预测 【正文】

基于Verhulst–RBF的铁路客运量预测

作者:付洁; 黄洪 西南交通大学信息科学与技术学院; 成都611756
灰色关联   组合模型   rbf神经网络   铁路客运量   verhulst模型  

摘要:为更准确地预测铁路客运量,采用灰色关联法,分析不同因素对铁路客运量的影响程度,确定主要影响因子,并将其作为预测指标,提出基于Verhulst–RBF神经网络的铁路客运量预测组合模型。基于四川省近14年的铁路客运量数据,进行组合模型测试。实验结果表明,Verhulst–RBF神经网络组合模型的预测精确度高于单一的Verhulst模型或单一的RBF神经网络模型。

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