10.3969/j.issn.1005-152X.2018.09.010
基于特征选择和神经网络的铁路货运量预测
首先论述了传统铁路货运量预测方法的不足,然后介绍了广义回归神经网络预测模型以及将数据输入基于广义回归神经网络预测模型之前,采用数据筛选和模糊聚类相结合的特征选择方法,最后以广州为例,对该方法进行了验证.
铁路货运量、预测、特征选择、神经网络
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F224.0;U294.1(经济计算、经济数学方法)
国家自然科学基金51208222;国家社会科学基金重大项目13&ZD175
2018-10-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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