混沌粒子群优化神经网络在铁路客运量预测中的应用
혼돈입자군우화신경망락재철로객운량예측중적응용
APPLICATION OF CPS OPTIMISED NEURAL NETWORK IN RAILWAY PASSENGER TRAFFIC PREDICTION
  • 万方数据
    计算机应用与软件 계산궤응용여연건
    COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
    2013年 6期 225-227,242 ,共4页

    赵清艳%熊茂华

    조청염%웅무화

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    Railway passenger traffic%Neural network%Prediction%CPS
    针对常规RBF神经网络在铁路客运量预测中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,提出一种基于混沌粒子群优化RBF神经网络算法,实现对RBF神经网络参数进行优化,并对我国1985年-2008年铁路客运量数据进行仿真实验.仿真结果表明,该算法很好地解决常规RBF神经网络参数优化问题,提高了铁路客运量预测精度,预测结果对铁路企业的决策有更加实用的参考价值.
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