基于RBF神经网络的郑州航空港货运吞吐量预测  

Throughput Forecasting of Zhengzhou Air Harbor Based on RBF Neural Network

作　　者：魏文轩[1] 

机构地区：[1]信阳师范学院工商管理学院,河南信阳464000

出　　处：《物流技术》2014年第8期182-184,189,共4页Logistics Technology

基　　金：2013年度国家社会科学基金项目"新型城镇化与产业集聚政策的联动效用及创新研究"(13BGL015);河南省软科学研究计划项目(142400410484)

摘　　要：从主成分分析入手,通过对RBF神经网络进行改进,构建了航空港货运吞吐量的预测模型,并对郑州航空港的货运吞吐量进行预测,经验证精确度较高。基于郑州航空港货运吞吐量的增长趋势,提出积极进行政策扶持、加强郑州航空港运作管理等具体建议,以期为郑州航空港建设提供一定的启示。In this paper, we built the forecasting model of the throughput of the air harbors, applied it to the Zhengzhou Air Harbor, proved the high accuracy of the model, and at the end, proposed some specific measures to reinforce the management of the operation of the Zhengzhou Air Harbor.

关 键 词：RBF神经网络 主成分分析 郑州航空港 货运吞吐量 

分 类 号：F562.8[经济管理—产业经济] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]