基于径向基神经网络的铁路客货运量预测研究

• 作者: 吴华稳 王宇 王富章 甄津
• 来源期刊: 铁道科学与工程学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 RBF神经网络 相空间重构 客货运量混沌时间序列 混沌预测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 109-114
• 页数: 6页
• 分类号: U29.39
• 字数: 3417字
• 语种: 中文

摘要

根据径向基神经网络具有分析非线性动态系统的混沌特性的特点，对铁路客货运发送量相关时间序列进行分析和研究，在Takens相空间重构的基础上，利用互信息方法求嵌入时延、伪邻域方法求嵌入维数；应用G-P方法和最大Lya-punov指数方法对铁路客货运量时间序列进行混沌识别；根据RBF神经网络的学习算法和辨识原理，对铁路客货运量预测流程进行分析。应用径向基神经网络对铁路客货运量自1999-01-01～2012-08-27共4988 d的发送量为基础进行径向基神经网络预测；并对预测误差进行检验及对预测结果进行分析。研究结果表明：基于径向基神经网络预测值能很好地与实际值相吻合，因而在铁路客货运量相关时间序列中预测有广泛的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴华稳	中国铁道科学研究院电子计算技术研究所	5	35	3.0	5.0
2	王富章	中国铁道科学研究院电子计算技术研究所	53	465	12.0	19.0
3	王宇	中国铁路总公司计划统计部	6	26	2.0	5.0
4	甄津		1	21	1.0	1.0