基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究

摘要：

针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992～2008年铁路货运量为实例对方法进行检验,与BP神经网络预测结果进行对比.实例表明,该方法有效减小突变性误差,预测精度较高,Elman神经网络在进行动态系统预测时效果更佳.

关键词：铁路货运量预测、经济周期、经济周期阶段参数、自组织竞争神经网络、Elman神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：U294.13(铁路运输管理工程)

资助基金：铁道部科技研究开发计划项目2008X020-B,2010X014,2009F021;教育部中央高校基本科研业务费专项资金中南大学前沿研究计划2010QZZD021

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6