广义回归神经网络在交通运输量预测中的应用

摘要：

因为交通运输、地方经济及企业发展的紧密联系,交通运输量预测成为运输市场和经济发展研究中的一个重要问题.以影响交通运输量的若干重要参数作为样本数据,构建一个广义回归神经网络,经过学习训练后使之达到误差最小,再以此网络外推出未来的交通运输量.结果证明广义回归神经网络用于交通运输量预测的有效性.

关键词：交通运榆量、预测、广义回归神经网络、高斯函数

所属期刊栏目：11

分类号：U492(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2009-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：20-21