公路客运量具有小样本及非线性的特征,文章通过结合灰色理论与BP神经网络方法构建模型。该方法首先采用GM (1,1)模型预测出公路客运量的变化趋势,再利用BP神经网络模型对GM (1,1)模型的预测结果的残差值进行修正,以提高预测精度,弥补单一模型的不足。最后以2008年—2017年陕西省公路客运量为例,对该预测模型的精度进行验证,结果表明灰色神经网络模型能够有效地改善预测精度,具有较大的现实意义。
类型: 期刊论文
作者: 焦卓彬,明菲菲,石磊
关键词: 公路客运量,灰色预测,神经网络
来源: 汽车实用技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 长安大学
分类号: U492.413
DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.11.082
页码: 246-248
总页数: 3
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/374d47625001919856d93358.html