铁路货运量预测的改进BP神经网络方法

被引：18

作者：

白晓勇

郎茂祥

机构：

[1] 北京交通大学交通运输学院

来源：

交通运输系统工程与信息 | 2006年 / 06期

关键词：

BP神经网络; 铁路货运量; 单位根检验; 预测;

D O I：

10.16097/j.cnki.1009-6744.2006.06.025

中图分类号：

U294.13 [];

学科分类号：

摘要：

铁路货运量与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,传统的BP神经网络模型能对非线性系统进行很好的拟合,但模型的预测能力不强.通过单位根检验,可知铁路货运量及其影响因素的时序列数据是非平稳的.本文通过分析BP神经网络的传递函数对非平稳时间序列预测的不利影响,提出用差分法对输入数据进行预处理,在此基础上建立了铁路货运量预测的改进BP神经网络模型,并通过实例计算说明了这种改进BP神经网络方法对提高铁路货运量预测精度的有效性,最后利用该模型对2006—2010年的铁路货运量进行了预测.

引用

页码：158 / 162

页数：5

共 5 条

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