改进的GM(1,1)模型在城市规划货运量预测中的应用,朱士东,,改进的GM(1,1)模型是在原有的GM(1,1)模型基础之上,利用数学物理方法进行优化后的模型。根据地区已有年份的货运量数据资料,运用该模�
2024-02-28 15:44:23 296KB 首发论文
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MATLAB神经网络之GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测.zip
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GRNN网络的预测——基于广义回归神经网络的货运量预测
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为了提高铁路货运量的预测精度及建模速度,将灰色预测模型(GM(1,1))、最小二乘支持向量机(LSSVM)和自适应粒子群优化(APSO)算法相融合,建立了灰色自适应粒子群最小二乘支持向量机(GM-APSO-LSSVM)预测模型。通过灰色预测模型中的灰色序列算子,弱化原始数列随机性,挖掘数列中蕴含的规律,利用最小二乘支持向量机计算简便、求解速度快、非线性映射能力强的特点进行预测,并采用自适应粒子群算法优化选择LSSVM参数。对我国铁路货运量的实例分析表明:用该模型得到的评价指标RMSE,MAE,MPE和Th
2022-08-18 16:34:41 476KB 工程技术 论文
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