基于GRNN的货运量预测

• 作者: 李晓会 童玉娟
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络 光滑因子 果蝇优化算法
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 108-109
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 2311字
• 语种: 中文

摘要

采用广义回归神经网络（GRNN）对影响货运量的因素进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用实际数据进行模型检验。在计算过程中,光滑因子Spread对预测效果起着重要作用,Spread值越小,网络对样本的逼近性也就越强;Spread值越大,网络对样本数据的逼近过程也就越平滑,但误差也相应增大。为更好的选取最佳Spread值,文中采用GRNN参数来优化参数,以期达到更高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童玉娟		6	17	2.0	4.0
2	李晓会		1	2	1.0	1.0