基于GM（1，n）和BP神经网络模型的锦州站货运量预测

摘要：

考虑了经济环境对铁路货物运量的影响，利用GM(1，n)和BP神经网络模型建立了锦州站货运量组合预测模型。利用神经网络模型能趋近任意函数的特点和GM(1，n)的前期数据处理，使预测模型不受数据波动的影响幵具有更高的预测精度。事实证明，该模型能很好的用于锦州站运量预测。

关键词：灰色理论、BP神经网络、货物运量、预测

分类号：F253.1(物资经济)

在线出版日期：2014-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：56-57