| 基于神经网络的铁路客运量优化预测 |
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| 引用本文： | 吴昕慧.基于神经网络的铁路客运量优化预测[J].计算机仿真,2010,27(10). |
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| 作者姓名： | 吴昕慧 |
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| 摘 要： | 研究铁路客运量的优化管理,可以为国家资源分配提供依据,铁路客运量预测对铁路企业的经营决策也有着良好的指导意义,针对传统RBF神经网络极易陷入局部最优问题,为了提高铁路客运量的预测精度,提出一种基于遗传优化RBF神经网络的铁路客运量预测方法(GA-RBFNN).GA-RBFNN首先用遗传算法优化神经网络的参数,并在遗传进化过程中保留最优个体的方法,选择参数的最优解来建立最优预测模型.以我国1985-2008年铁路客运量数据对GA-RBFNN进行仿真,结果表明,采用经遗传算法优化后的RBF神经网络模型比传统RBF神经网络有更高的预测精度和收敛速度,适用于铁路客运量等非线性预测问题,具有较高的预测精度和应用价值.
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| 关 键 词： | 铁路客运量 神经网络 遗传算法 预测 |
Railway Passenger Capacity Prediction Based on Neural Network Optimized by Genetic Algorithm |
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| WU Xin-hui.Railway Passenger Capacity Prediction Based on Neural Network Optimized by Genetic Algorithm[J].Computer Simulation,2010,27(10). |
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| Authors: | WU Xin-hui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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