铁路客运量数据挖掘预测方法及应用研究

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摘要：在分析铁路客票数据特征的基础上,提出采用分段模糊BP神经网络对铁路客运量进行数据挖掘预测.通过对铁路客票数据的分段处理,提高了网络学习的收敛速度和预测精度,并在MATLAB环境下建立了分段模糊BP神经网络模型,在仿真试验中各分段的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明了分段模糊的数据处理方法是有效的;同时,预测的客运量和实际客运量数值非常接近,说明分段模糊BP神经网络得到的数据挖掘预测模型对铁路客运量有很好的预测效果,该预测模型可信,为预测铁路客运量提出了一种新思路.

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关键词：数据挖掘 应用研究 预测方法 客运量 BP神经网络模型 铁路客票数据 数据挖掘 分段模糊BP神经网络 旅客发送量