基于BP神经网络与多元回归的公路客运量预测研究

根据公路客运量的历史数据及相关影响因素数据,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元回归及BP神经网络预测模型,通过将2种模型输出的预测结果与实际数据进行对比,得出采用多元回归方法在预测客运量变化过程中所产生的误差远小于BP神经网络方法所产生的误差,认为,当数据样本量较小时,多元线性回归预测模型优于BP神经网络预测模型。