基于灰色神经网络的云南省货运量预测模型研究

巫仁亮; 徐伟华; 沈文喆

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基于灰色神经网络的云南省货运量预测模型研究

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货运量是体现一个地区发展水平与经济实力的重要指标,所以提高对货运量的预测精度,具有重要的意义.文章收集了云南省2008年到2018年货运量及其影响因素的相关数据,结合灰色系统理论与BP神经网络算法建立了灰色神经网络模型,对云南省的货运量进行预测,并与BP神经网络的预测值进行对比.结果表明:灰色神经网络的预测平均相对误差为2.45％.BP神经网络的预测平均相对误差为13.52％.灰色神经网络预测精度提高了11.06％,证明了灰色神经网络的预测结果更好,可广泛应用于各地区对货运量的预测.

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来源
《物流科技》 |2019年第8期|13-1619|共5页
作者
巫仁亮; 徐伟华; 沈文喆;
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作者单位

昆明理工大学交通工程学院;

云南昆明 650500;

昆明理工大学交通工程学院;

云南昆明 650500;

昆明理工大学交通工程学院;

云南昆明 650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业计划与经营决策;
关键词
货运量; 云南省; 灰色神经网络; 预测;

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