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| 混沌粒子群优化神经网络在铁路客运量预测中的应用 | |
| 作者单位： | ;1.中山职业技术学院;2.广州番禺职业技术学院 |
| 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。 |
| 关 键 词： | 铁路客运量 神经网络 预测 混沌粒子群算法 |
APPLICATION OF CPS OPTIMISED NEURAL NETWORK IN RAILWAY PASSENGER TRAFFIC PREDICTION |
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