论文摘要
为得到交通运输能力的合理预测结果,文章在2010～2018年历史统计数据的基础上,通过建立GRNN广义回归神经网络模型,对交通运输能力进行合理预测,并将模型的预测结果与实际结果进行对比,分析误差率。结果表明:基于GRNN广义回归神经网络模型能作为一种新方法预测和研究运输能力,模型中光滑因子的设定大小与模型的逼近性能误差成正相关,与模型的预测性能误差成负相关。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王菁,刘畅
关键词: 神经网络,交通运输能力,货运量预测,光滑因子
来源: 南方农机 2019年24期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 长春师范大学工程学院,大连交通大学交通运输工程学院
分类号: TP183;U116
页码: 203-205
总页数: 3
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