基于BP神经网络的湖南道路快速客运需求分析

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道路快速客运市场因受多个因素的影响,而且每个因素对其作用的函数关系又很难界定。因此,道路快速客运市场预测属于复杂的非线性系统问题。本文运用具有极强非线性逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力的BP神经网络模型对湖南道路客运市场进行分析,得到了较好的预测效果。 The rapid passenger transport market is affected by many factors, and the function of each factor on its role is hard to be defined. Therefore, the road rapid passenger transport market forecast is a complex nonlinear system. In this paper, we use the BP neural network model with strong nonlinear approximation, large-scale parallel processing, self-training learning, self-organizing and fault-tolerant ability to analyze the road transport market in Hunan and get a better forecasting result.
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