基于GRNN的出租车保有量预测算法的应用

• 作者: 丁舒平 夏楷
• 来源期刊: 合肥工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 广义回归神经网络 预测模型 出租车 保有量
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 管理科学与工程
• 页码范围: 876-879
• 页数: 4页
• 分类号: U491.14
• 字数: 2352字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2009.06.025

摘要

文章介绍了基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)的城市出租车保有量预测算法的特性和优点;并详细给出了其运用到某市的出租车保有量预测中的计算全过程,即出租车保有量的影响因素分析、网络的建立、训练和检测,以及最终模拟出的结果.通过应用表明,在特定条件下该方法可以有效提高预测的精度,为城市交通规划者提供合理的理论支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏楷		6	21	3.0	4.0
2	丁舒平	安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系	3	41	3.0	3.0