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摘要:
为了提高预测模型的精度,提出一种基于Softplus激活函数的双隐含层BP神经网络的预测方法,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度,并改善了网络性能.将该方法应用于公路客运量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法对公路客运量有更好的非线性拟合能力和预测准确性.
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文献信息
篇名 基于Softplus函数的双隐含层BP神经网络的公路客运量预测
来源期刊 南华大学学报(自然科学版) 学科 交通运输
关键词 Softplus函数 双隐含层 BP神经网络 公路客运量
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 数理·计算机科学
研究方向 页码范围 88-92
页数 5页 分类号 U492.413
字数 2654字 语种 中文
DOI 10.19431/j.cnki.1673-0062.2020.01.014
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 崔舒为 兰州交通大学数理学院 4 1 1.0 1.0
2 徐森 兰州交通大学数理学院 3 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Softplus函数
双隐含层
BP神经网络
公路客运量
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
南华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-0062
43-1442/N
大16开
湖南衡阳市常胜西路28号南华大学内
42-102
1987
chi
出版文献量(篇)
2087
总下载数(次)
5
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