基于组合预测的RBF神经网络货运量预测方法研究

• 作者: 刘建民 胡波
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 智能运输系统
• 页码范围: 34-36,40
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 2465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.04.009

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建民		33	339	10.0	17.0
2	胡波		7	48	5.0	6.0