基于混合神经网络的铁路货运量预测研究

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为精确的预测铁路的货运量,采用了混合神经网络的方法进行建模。在分析某铁路以往货运量的基础上,确定了混合神经网络的特征参数,并根据实际情况确定了输入层和隐含层的神经元个数,从而得到了模型的结构,最终建立了一个用于预测铁路货运量的混合神经网络模型。 In order to accurately predict the freight volume of the railway, a hybrid neural network method is used to model it. Based on the analysis of the previous freight volume of a railway, the characteristic parameters of the hybrid neural network are determined, and the number of neurons in the input layer and the hidden layer is determined according to the actual situation so as to obtain the structure of the model. Finally, Hybrid Neural Network Model for Forecasting Railway Freight Volume.
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