基于遗传神经网络和指数平滑的物流交通预测

为了有效提高物流交通预测的精度,本文提出了由遗传神经网络和指数平滑构成的组合模型。该模型结合了BP神经网络和指数平滑预测模型的优点,将二者通过加权平均组成组合模型。组合模型的预测精度比两个单一模型分别提高了5.1%和11.7%,从而验证了该模型的可行性和有效性。