基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络的铁路货运量预测

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作者：scidown 发布时间：2021-09-28 12:22:42 文章标题：

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雷斌陶海龙徐晓光铁路货运量预测粒子群优化算法灰色神经网络灰色关联分析 BP神经网络 Elman神经网络

文章简述：

针对现有铁路货运量预测方法的不足，提出了基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络(GNN)算法（IPSO-GNN）。为了弥补传统GNN的不足，保证预测精度，通过IPSO优化GNN白化参数。计算了铁路货运量及其影响因素的关联度。建立了基于IPSO-GNN的铁路货运量预测模型。仿真结果表明，该预测方法是有效可行的。该模型在铁路货运量预测中的预测精度优于传统的GNN预测方法和其他预测方法。

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