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基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测
引用本文:曹承,梁院生.基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测[J].交通科技与经济,2015(1).
作者姓名:曹承  梁院生
作者单位:兰州交通大学 交通运输学院,甘肃 兰州,730070
基金项目:国家自然科学基金资助项目
摘    要:高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。

关 键 词:高速铁路  经验模态分解  神经网络  短期客流预测

High-Speed Railway Short-term Passenger Flow Forecasting Method Based on EMD-BPN
CAO Cheng,LIANG Yuan-sheng.High-Speed Railway Short-term Passenger Flow Forecasting Method Based on EMD-BPN[J].Technology & Economy in Areas of Communications,2015(1).
Authors:CAO Cheng  LIANG Yuan-sheng
Abstract:
Keywords:high-speed rail  empirical mode decomposition  neural network  short-term traffic forecast
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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