基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究

• 作者: 李杰 王科 王航
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 工学
• 关键词: 货运量 广义回归神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 技术开发
• 页码范围: 131-133
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 1738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2007.03.033

摘要

公路货运量受多种因素影响,各因素的作用机制通常不能准确地用数学语言进行描述.采用广义回归神经网络(GRNN)对货运量进行分析及预测.通过对1995～2003年南京市公路运量的历史数据进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用2004～2005年的实际数据进行模型检验,结果证明了GRNN用于货运量预测的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李杰		21	132	5.0	11.0
2	王航		14	98	6.0	9.0
3	王科		2	27	2.0	2.0