混沌粒子群优化神经网络在铁路客运量预测中的应用

• 作者: 熊茂华 赵清艳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 铁路客运量 神经网络 预测 混沌粒子群算法
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 225-227,242
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.06.059

摘要

针对常规RBF神经网络在铁路客运量预测中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出一种基于混沌粒子群优化RBF神经网络算法,实现对RBF神经网络参数进行优化,并对我国1985年-2008年铁路客运量数据进行仿真实验.仿真结果表明,该算法很好地解决常规RBF神经网络参数优化问题,提高了铁路客运量预测精度,预测结果对铁路企业的决策有更加实用的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵清艳		19	48	4.0	5.0
2	熊茂华		14	34	4.0	5.0