基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究

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摘要：针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992～2008年铁路货运量为实例对方法进行检验,与BP神经网络预测结果进行对比。实例表明,该方法有效减小突变性误差,预测精度较高,Elman神经网络在进行动态系统预测时效果更佳。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/71135X/201107/35492050.html

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关键词：铁路货运量 神经网络 铁路货运 经济周期 神经网 铁路货运量预测 经济周期 经济周期阶段参数 自组织竞争神经网络 Elman神经网络