改进灰色神经网络模型在甘肃省铁路客运量预测中的运用_第1页
改进灰色神经网络模型在甘肃省铁路客运量预测中的运用_第2页
改进灰色神经网络模型在甘肃省铁路客运量预测中的运用_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

改进灰色神经网络模型在甘肃省铁路客运量预测中的运用

1.引言

随着经济的发展和人民生活水平的提高，铁路客运量成为评估交通运输发展的重要指标。准确预测铁路客运量对于铁路部门的运营管理和决策制定来说至关重要。然而，铁路客运量受多种因素影响，如经济发展水平、人口迁移、旅游需求等，复杂性使得预测问题变得困难。

2.研究目的

本文旨在改进灰色神经网络模型，在甘肃省铁路客运量预测中提高预测精度，并为铁路管理部门提供科学的决策参考。

3.方法

3.1灰色神经网络模型

灰色神经网络模型是将灰色理论与神经网络模型相结合而形成的一种方法。该模型综合了灰色预测的优势和神经网络模型的非线性映射能力，能够有效地处理非线性系统的预测问题。

3.2数据收集和预处理

收集甘肃省铁路客运量的历史数据，并进行预处理，如去除异常值和缺失值的处理。

3.3模型构建与训练

基于收集的数据，构建灰色神经网络模型。首先，将历史数据分割为训练集和验证集。然后，利用训练集对模型进行训练，调整模型的参数和权值。最后，利用验证集评估模型的预测性能，选择最佳的模型。

3.4模型改进

针对传统的灰色神经网络模型预测精度不高的问题，本文提出以下改进措施：

（1）引入降噪技术：利用小波变换等方法对原始数据进行降噪处理，提高数据的准确性和稳定性。

（2）特征选择：利用相关性分析、主成分分析等方法筛选出对铁路客运量影响较大的特征变量，减少无用信息。

（3）模型集成：结合多个灰色神经网络模型的结果，采用集成学习的思想，提高预测的稳定性和准确性。

4.实验设计与结果分析

将改进后的灰色神经网络模型应用于甘肃省铁路客运量的预测，并与传统的灰色神经网络模型进行对比实验。实验结果表明，改进后的模型在预测精度、稳定性等方面均优于传统模型。

5.决策应用

将预测结果提供给甘肃省铁路管理部门，帮助其合理安排铁路运力和优化运营管理。预测结果也可应用于制定旅客运输政策，提高服务质量和旅客满意度。

6.结论

本研究在甘肃省铁路客运量预测中运用改进的灰色神经网络模型，提高了预测精度和稳定性。该模型综合了灰色理论和神经网络模型的优势，能够更好地解决非线性问题。进一步的研究可以考虑引入其他因素如气候、节假日等对铁路客运量的影响，以进一步提高模型的预测准确性本研究通过引入降噪技术、特征选择和模型集成等改进措施，对灰色神经网络模型进行了优化，应用于甘肃省铁路客运量的预测。实验结果表明，改进后的模型在预测精度和稳定性方面均显著优于传统模型。预测结果可为甘肃省铁路管理部门提供合理安排运力和优化运营管理的参考，同时可应用于制定旅客运输政策，提高服务质量和旅客满意度。本研究综合了灰色理论和神经网络模型的优势，为

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论