作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的集装箱结点站运量预测方法.最后,以兰州铁路局兰州北站为例,对模型的预测精度和有效性进行分析.研究结果表明:基于蚁群算法的递归神经网络模型的预测精度不但大于其他单一预测模型的预测精度,而且明显比其他传统组合预测模型的预测精度,能很好地反映事物发展的规律.
推荐文章
基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流预测
城市交通
灰色模型
神经网络
蚁群优化算法
公交客流
预测
基于灰色系统理论的集装箱海铁联运量预测
海铁联运
运量预测
灰色预测模型
基于BP神经网络与灰色预测模型的公路运量预测
BP神经网络
灰色预测模型
公路运量预测
多元线性回归
厦门港集装箱海铁联运量预测
厦门港
海铁联运
运量预测
灰色系统理论
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于随机灰色蚁群神经网络的集装箱结点站运量预测
来源期刊 铁道科学与工程学报 学科 交通运输
关键词 灰色模型 神经网络 随机 蚁群优化算法
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 81-85
页数 分类号 U291.1
字数 4379字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-7029.2011.02.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱昌锋 兰州交通大学交通运输学院 71 438 12.0 16.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (43)
共引文献  (148)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (13)
二级引证文献  (0)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(11)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(10)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2006(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2007(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2014(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
灰色模型
神经网络
随机
蚁群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道科学与工程学报
月刊
1672-7029
43-1423/U
大16开
长沙市韶山南路22号
42-59
1979
chi
出版文献量(篇)
4239
总下载数(次)
13
总被引数(次)
26874
相关基金
甘肃省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Gansu Province
官方网址:http://www.nwnu.edu.cn/kjc/glbf/gsshzrkxjjzxglbf.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导