铁路客运量预测模型对比研究

论文摘要

当前国内铁路运输行业发展迅速,需要对客运量进行准确的预测以达到合理地调度。以青岛市为例,通过分析全市人口、GDP等因素,分别建立多元回归数学分析模型以及BP神经网络预测模型,将两组预测模型计算结果与实际对比,研究表明BP神经网络预测模型误差较低,预测效果优于回归预测分析模型。

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类型: 期刊论文

作者: 王小凡,朱永强

关键词: 铁路,客运量,神经网络,回归分析,预测

来源: 黑龙江交通科技 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 青岛理工大学机械与汽车工程学院

分类号: U293.13

DOI: 10.16402/j.cnki.issn1008-3383.2019.06.094

页码: 184-185+189

总页数: 3

文件大小: 404K

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标签：铁路论文;  客运量论文;  神经网络论文;  回归分析论文;  预测论文;