【摘 要】
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随着高速铁路的建设、开通和铁路技术的提高，需要利用模型来预测以社会经济因素为输入对象的高速铁路客运需求和客运能力变化的趋势，预测未来不同运输方式在整个客流中的客流分担比率以及高速铁路的开通对未来客流分担会带来什么样的影响，进而指导我国高速铁路未来的发展，有助于各运输部门制定更加合理的运营策略，同时也为交通部门对未来交通规划及建设提供重要的依据。文中提出了一种基于粒子群优化的BP网络（前馈多层神经网
【机 构】
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北京交通大学计算机学院,北京,中国,100044 北京交通大学软件学院,北京,中国,100044
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随着高速铁路的建设、开通和铁路技术的提高，需要利用模型来预测以社会经济因素为输入对象的高速铁路客运需求和客运能力变化的趋势，预测未来不同运输方式在整个客流中的客流分担比率以及高速铁路的开通对未来客流分担会带来什么样的影响，进而指导我国高速铁路未来的发展，有助于各运输部门制定更加合理的运营策略，同时也为交通部门对未来交通规划及建设提供重要的依据。文中提出了一种基于粒子群优化的BP网络（前馈多层神经网络）学习算法.该算法克服了BP算法易陷入局部最小值的不足,并且将该算法应用于高速铁路对社会经济影响的预测中.通过实验仿真,证明了该算法的收敛速度快,准确率较高.
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