混合径向基神经网络对货运量的预测

• 作者: 孙焰 宋睿
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 径向基神经网络 粒子群优化算法 灰色预测方法 货运量
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1247-1250
• 页数: 4页
• 分类号: U491.1
• 字数: 3658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2014.06.014

摘要

为了定量预测多个外部因素影响下的货运量,建立了混合径向基神经网络模型.该模型以径向基神经网络为模型主体,并结合二阶振荡粒子群优化算法和灰色预测方法构成混合预测模型.该神经网络模型的参数设置更加简便,收敛速度更快.实例预测得到的结果相比较其他预测方法绝对误差值更小,误差变化范围更加稳定,证实了该神经网络模型的有效性,表明了其在多因素影响下的货运量预测中具有很好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋睿	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	8	77	5.0	8.0
2	孙焰	同济大学道路与交通工程教育部重点实验室	49	506	10.0	21.0