铁道部科技研究开发计划(2000X056-A)
- 作品数：1 被引量：10H指数：1
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- 基于双层次正交神经网络模型的铁路客运量预测被引量：10
- 2010年
- 针对传统BP神经网络模型存在的计算效率和泛化能力低的问题,采用双层次特征分析方法对铁路旅客发送量统计数据的时间特征进行分析,提取出日趋势特征、月趋势特征、日周期性特征、月周期性特征、春运-暑运特征和黄金周-小长假特征作为模型的输入变量,建立双层次的BP神经网络模型,然后根据Gram-Schmidt正交化定理对双层次BP神经网络模型进行改进,在隐含层的输出采用Gram-Schmidt变换增加投影层,从而得到双层次正交神经网络模型。该模型包括2个相对独立的网络模型,1个用于处理客运量日数据,另1个用于处理月数据,2个网络模型的输出经过合成,最终得到客运量的预测结果。模型的应用证明,在铁路客运量预测中双层次正交神经网络模型比传统的BP神经网络模型更为有效。
- 汪健雄刘春煌单杏花朱建生
- 关键词：铁路客运量运量预测神经网络模型
- 一种改进的神经网络预测模型在铁路春运客流预测中的应用
- 按照不同的聚合度对铁路客运量数据进行分析,从而得出不同考察粒度下客流时间序列中的反应的时间特征,并基于以上特征和BP神经网络提出一种改进的神经网络模型,提供模型的建立过程和算法流程,最后通过在春运客流预测中的应用与传统B...
- 汪健雄张军锋王炜炜吕晓艳
- 关键词：铁路客运量时间序列神经网络
- 文献传递
