铁路客运量的神经网络与遗传算法优化预测

王枭

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铁路客运量是铁路建设的主要依据来源,它直接影响铁路建设的经济效益和资源配置。传统的铁路客运量的预测方法是基于专家估计或线性化后预测的,具有一定的局限性。基于神经网络和遗传算法理论,提出了一种遗传算法优化的RBF神经网络铁路客运量预测模型,采用遗传算法优化RBF网络权值和相应参数,确定全局最优值,然后训练RBF神经网络得到最优解,最终形成GA-RBF预测模型。实验结果表明GA-RBF预测模型优于传统的RBF预测模型,训练速度和预测精度显著提高。

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来源
《科学技术创新》 |2016年第22期|162-163|共2页
作者
王枭;
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作者单位

华北科技学院电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
铁路客运量; RBF神经网络; 遗传算法优化; 预测精度;

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