基于神经网络的铁路客运量优化预测

摘要：

研究铁路客运量的优化管理,可以为国家资源分配提供依据,铁路客运量预测对铁路企业的经营决策也有着良好的指导意义,针对传统RBF神经网络极易陷入局部最优问题,为了提高铁路客运量的预测精度,提出一种基于遗传优化RBF神经网络的铁路客运量预测方法(GA-RBFNN).GA-RBFNN首先用遗传算法优化神经网络的参数,并在遗传进化过程中保留最优个体的方法,选择参数的最优解来建立最优预测模型.以我国1985-2008年铁路客运量数据对GA-RBFNN进行仿真,结果表明,采用经遗传算法优化后的RBF神经网络模型比传统RBF神经网络有更高的预测精度和收敛速度,适用于铁路客运量等非线性预测问题,具有较高的预测精度和应用价值.

关键词：铁路客运量、神经网络、遗传算法、预测

所属期刊栏目：27

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：168-170,174