基于 GA-BP 模型的铁路货运量预测

摘要：

针对于目前已有铁路货运量预测方法的缺陷与不足，提出基于遗传算法和神经网络的混合预测模型对铁路货运量的预测方法进行改进优化，目的保证其预测精度。首先引用灰色关联分析法，以此来确定全国铁路货运量与其主要影响因子之间的关联度，然后按照其关联度在标准值之上的关联因子，建立 GA-BP 神经网络预测模型。最后通过实例分析表明，此模型预测精度及推广能力均优于传统的预测方法，从而证明该方法的可行性和有效性。

关键词：铁路货运量预测、灰色关联分析法、GA-BP神经网络模型、Matlab

分类号：U294.1(铁路运输管理工程)

在线出版日期：2014-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：203-207