铁路客运量预测模型对比研究

铁路客运量预测模型对比研究

论文摘要

当前国内铁路运输行业发展迅速,需要对客运量进行准确的预测以达到合理地调度。以青岛市为例,通过分析全市人口、GDP等因素,分别建立多元回归数学分析模型以及BP神经网络预测模型,将两组预测模型计算结果与实际对比,研究表明BP神经网络预测模型误差较低,预测效果优于回归预测分析模型。

论文目录

  • 1 多元线性回归模型
  •   1.1 模型原理分析
  •   1.2 选取变量建立模型
  • 2 BP神经网络
  •   2.1 模型建立
  •   2.2 训练网络
  • 3 模型预测数据汇总与对比
  • 4 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王小凡,朱永强

    关键词: 铁路,客运量,神经网络,回归分析,预测

    来源: 黑龙江交通科技 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 铁路运输

    单位: 青岛理工大学机械与汽车工程学院

    分类号: U293.13

    DOI: 10.16402/j.cnki.issn1008-3383.2019.06.094

    页码: 184-185+189

    总页数: 3

    文件大小: 404K

    下载量: 270

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