【摘 要】
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在分析铁路货运量预测方法的基础上，针对标准BP神经网络的不足，提出改进的BP神经网络预测模型。首先，利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度，以此来得到更好的激励函数响应特
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在分析铁路货运量预测方法的基础上，针对标准BP神经网络的不足，提出改进的BP神经网络预测模型。首先，利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度，以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力；其次，利用附加动量因子，通过对以前经验的积累，既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性，又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷；最后，采取改变学习率的方法，给定一个较大的学习率初始值，在学习的过程中学习率不断减小，网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解，还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运
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