【摘 要】
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铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划以及有关运输政策的制定.在有关文献研究的基础上,提出了基于Holt-Winters模型和神经网络的铁路货运量组合预测方法,并为Holt-Wi
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铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划以及有关运输政策的制定.在有关文献研究的基础上,提出了基于Holt-Winters模型和神经网络的铁路货运量组合预测方法,并为Holt-Winters模型和神经网络模型设计了相应的算法,同时,采用最小绝对值法,确定了组合模型中各单项预测模型的权重.最后利用实例验证了该组合预测方法的有效性和实用性.预测结果分析表明:最大预测误差为9.13%,最小预测误差为2.38%,说明本文提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,具有一定的科学性.
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