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在灰色预测的基础上，引入BP神经网络模型，建立了GM（1，1）和BP神经网络组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点，模型既克服了原始数据少，数据波动性大对预测精度的影响，也增强了预测的自适应性。实例证明了组合模型的预测精度高于单独的GM（1，1）模型，可以用于公路客运量预测。
BP神经网络和GM(1,1)灰色模型在公路客运量预测中的应用
【摘 要】
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在灰色预测的基础上，引入BP神经网络模型，建立了GM（1，1）和BP神经网络组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点，模型既克服了原始数据少，数据波动性大对预测精度的影
【机 构】
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重庆交通大学,重庆交通科研设计院
【出 处】
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公路交通技术
【发表日期】
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2006年2期
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