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公路运价指数是公路运输市场波动的衡量指标,对中国的公路运输业有重要的预示功能.利用极限学习机(ELM)的神经网络模型快速、低成本预测公路运价指数.以各百度指数与公路运价指数的相关性确定各分量对公路运价指数的影响,进而利用ADF平稳性检验与Johansen协整检验构建输入序列,最后运用时域优化思想优化输入变量,在ELM神经网络模型内输出预测值.结果表明:基于滚动窗口的ELM模型的MAPE与RMSE分别为1.85％ 与25.17,比单一ELM模型在平均绝对百分比误差和均方根误差上都有提升,预测结果与指数波动相符,可以为公路运价指数的走向提供决策参考. 相似文献
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