基于神经网络的山东省机动车保有量预测

被引：10

作者：

牟振华 ^{[1
]}

李美玲 ^{[1
]}

赵庆双 ^{[2
]}

机构：

[1] 山东建筑大学土木工程学院

[2] 聊城职业技术学院

来源：

山东建筑大学学报 | 2009年 / 24卷 / 03期

关键词：

神经网络; 保有量; 主成分分析; 误差分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

U491 [交通工程与交通管理];

学科分类号：

082302 ; 082303 ;

摘要：

分析了预测机动车保有量时的若干影响因素,针对少量影响因素可提高BP神经网络训练速度的特点,提出利用主成分分析法通过SPSS软件来缩减影响因素数量。并根据这些筛选出来的因素,建立神经网络并对其训练达到预定误差后对机动车保有量进行预测。最后通过山东省实例,将BP神经网络预测的数据与趋势外推法预测的数据进行对比,得出BP神经网络法运算速度较快、误差较小的结论。

引用

页码：229 / 232

页数：4

共 7 条

[1] 人工神经网络在绿色建筑评估中的应用 [J].