【摘 要】
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城市汽车保有量影响因素众多，且存在复杂的相关关系，传统数学预测模型和神经网络模型，无法消除影响因素之间的相关性，从而导致预测精度较低。为提高城市汽车保有量预测精度，提出了
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城市汽车保有量影响因素众多，且存在复杂的相关关系，传统数学预测模型和神经网络模型，无法消除影响因素之间的相关性，从而导致预测精度较低。为提高城市汽车保有量预测精度，提出了一种基于主成分分析的BP神经网络预测模型。通过对城市汽车保有量影响因子进行主成分分析，消除各因子间的冗余信息，降低BP神经网络的输入维数，简化神经网络拓扑结构，提高城市汽车保有量的训练速度与预测精度。对南京市2006—2009年南京市汽车保有量进行仿真，实现结果表明，PCA—BP模型的训练速度快、预测精度高，可为城市汽车保有量预测提供参考
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