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基于MPSO-RBF的公路货运量预测方法研究
引用本文:马永红,马昌喜,郭坤卿.基于MPSO-RBF的公路货运量预测方法研究[J].中外公路,2008,28(5).
作者姓名:马永红  马昌喜  郭坤卿
作者单位:兰州交通大学,甘肃,兰州,730070
摘    要:在分析公路货运量的影响因素和预测特点的基础上,将PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化相结合,建立了基于改进PSO算法和RBF神经网络的公路货运量预测模型(MPSO-RBF).利用某城市的历史数据对预测模型进行了训练、测试与仿真,同时将仿真结果与回归分析法、灰色理论法、BP神经网络和RBF神经网络预测的结果进行了比较,结果表明文中提出的预测方法精度较高,对于公路货运量预测具有一定的可行性和有效性.

关 键 词:公路货运量  改进PSO算法  RBF神经网络  混合优化算法  预测模型
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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