期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于GM(1,N)及神经网络的崇左铁路货运量预测
1
作者
林洁
韦冬丽
《西部交通科技》
2015年第9期92-95,共4页
运量的预测是崇左地区铁路及物流业规划极其重要的依据。文章基于对崇左地区铁路运量影响因素的分析,利用灰度GM(1,N)预测模型对铁路运量上限进行预测,并建立BP神经网络预测模型对近年来崇左地区的铁路货运发生量进行预测,得到2014年铁...
运量的预测是崇左地区铁路及物流业规划极其重要的依据。文章基于对崇左地区铁路运量影响因素的分析,利用灰度GM(1,N)预测模型对铁路运量上限进行预测,并建立BP神经网络预测模型对近年来崇左地区的铁路货运发生量进行预测,得到2014年铁路货运预测发生量及货运量上限。预测模型与实际数据拟合程度极高,且模型稳定,可根据模型及2015年规划基础数据对崇左地区铁路运量进行稳定预测。
展开更多
关键词
铁路运量
预测
gm
(
1
N)
灰度
预测模型
BP神经网络预测模型
下载PDF
职称材料
题名
基于GM(1,N)及神经网络的崇左铁路货运量预测
1
作者
林洁
韦冬丽
机构
广西交通职业技术学院
出处
《西部交通科技》
2015年第9期92-95,共4页
文摘
运量的预测是崇左地区铁路及物流业规划极其重要的依据。文章基于对崇左地区铁路运量影响因素的分析,利用灰度GM(1,N)预测模型对铁路运量上限进行预测,并建立BP神经网络预测模型对近年来崇左地区的铁路货运发生量进行预测,得到2014年铁路货运预测发生量及货运量上限。预测模型与实际数据拟合程度极高,且模型稳定,可根据模型及2015年规划基础数据对崇左地区铁路运量进行稳定预测。
关键词
铁路运量
预测
gm
(
1
N)
灰度
预测模型
BP神经网络预测模型
Keywords
Railway freight volume
Forecasting
gm
(
1
N)gray prediction model
BP neural network prediction model
分类号
U294.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM(1,N)及神经网络的崇左铁路货运量预测
林洁
韦冬丽
《西部交通科技》
2015
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部