基于径向基神经网络的大连站客运量预测

来源 :大连交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：skyzbc

【摘要】

：

针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入

【作者】

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李季涛杨俊锋

【机构】

：

大连交通大学交通运输工程学院

【出处】

：

大连交通大学学报

【发表日期】

：

2007年01期

【关键词】

：

神经网络铁路客运量预测RBF算法

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针对铁路客运量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数(RBF)神经网络对铁路客运量时间序列进行预测.用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,据此确定RBF神经网络的输入、输出向量,建立了基于MATLAB7.0环境下的RBF神经网络客运量预测模型,并用大连站实际客运量数据进行了验证.结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快.

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