基于灰色系统理论的RBF神经网络铁路货运量预测  

Prediction of Railway Freight Volume with RBF Neural Network Based on Grey System Theory

作　　者：王晓寅[1] 陶海龙[2] 

机构地区：[1]甘肃广播电视大学,甘肃兰州730030 [2]兰州交通大学机电技术研究所,甘肃兰州730070

出　　处：《甘肃广播电视大学学报》2012年第3期38-41,共4页Journal of Gansu Radio & Television University

摘　　要：应用灰色系统理论计算了铁路货运量与货运量影响因素的关联度,并对其进行了排序。利用MAT-LAB软件,建立铁路货运量的RBF神经网络预测模型,对我国1992-2008年的铁路货运量进行仿真实验。结果表明基于灰色系统理论的RBF神经网络模型预测平均相对误差为0.44%,常规RBF神经网络模型的平均预测误差为1.47%,因此认为基于灰色系统理论的RBF神经网络的铁路货运量预测方法有效可行。

关 键 词：铁路货运量 灰色关联 RBF神经网络 预测 

分 类 号：U294.13[交通运输工程—交通运输规划与管理]