【摘 要】
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根据灰色理论、数据序列作累加运算后得到的数据序列的规律性好于前者,数据曲线变得比以前光滑.因此将以往流量数据先作累加,然后根据新生成的数据序列,利用人工神经网络方法
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根据灰色理论、数据序列作累加运算后得到的数据序列的规律性好于前者,数据曲线变得比以前光滑.因此将以往流量数据先作累加,然后根据新生成的数据序列,利用人工神经网络方法对未来的客运量进行预测.算例表明,将人工神经网络与灰色模型的运算结果进行比较,可知尽人工神经网络所需训练数据比灰色模型多,但是其对数据的适应能力和精确性强于灰色模型.最后通过比较几种神经网络模型和传递函数,可知使用BP神经网络和双面型正切函数,可以较好地用于客运量的短期预测.
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