基于径向基神经网络的大连站客运量预测

被引：11

作者：

李季涛

杨俊锋

机构：

[1] 大连交通大学交通运输工程学院

来源：

大连交通大学学报 | 2007年 / 01期

关键词：

神经网络; 铁路; 客运量; 预测RBF算法;

D O I：

10.13291/j.cnki.djdxac.2007.01.009

中图分类号：

U293.13 [];

学科分类号：

摘要：

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.

引用

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共 6 条

[1] 铁路客运量季节指数计算方法研究 [J].