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运输经济
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1.
基于IPSO-BP神经网络的铁路客运量预测
陶海龙
李小平
张胜召
辜琳丽
《铁道运输与经济》
2011,33(9):78-82
在分析有关铁路客运量预测方法的基础上,针对BP神经网络模型存在的不足,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的参数,即改进的PSO方法(IPSO)。以我国1990—2007年的铁路客运量为研究对象,确定输入样本和输出样本,以及训练集和测试集,建立基于IPSO的BP神经网络优化模型预测铁路客运量。预测结果表明,IPSO-BP网络的算法训练时间短,收敛速度快,预测精度高。
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