【摘 要】
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公路运量与国民经济、社会发展紧密相关,其数据是衡量人民生活和国家经济效益的重要标准。为预测公路运量,以灰色预测模型为基础,建立BP神经网络模型,并建立多元回归模型,选
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学软件学院,辽宁工程技术大学电控学院
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公路运量与国民经济、社会发展紧密相关,其数据是衡量人民生活和国家经济效益的重要标准。为预测公路运量,以灰色预测模型为基础,建立BP神经网络模型,并建立多元回归模型,选择与公路运量高度相关的属性如人口、机动车数量等,带入灰色预测模型进行分析,最终确认汽车保有量、人均GDP、人口总量和城市化率是公路运量的主要影响因子。建立基于BP神经网络的公路运量预测模型,并将所确定因子作为预测指标,对模型进行应用测试。测试结果显示该模型最小和相对平均误差均在最优范围内,具有一定应用价值。
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