【摘 要】
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为提高对铁路客流量预测的准确性,提出一种基于改进粒子群与神经网络的铁路客流预测模型,针对粒子群算法易收敛至局部最优的问题,该算法提出 自适应惯性权重调整策略,并扰动补偿因子对粒子群算法进一步改进.利用改进后的粒子群算法对BP神经网络初始值和阈值进行优化,建立铁路客流预测模型.测试结果表明,该算法能有效地提高预测准确性.
【机 构】
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西安交通工程学院 交通运输学院,西安710000
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为提高对铁路客流量预测的准确性,提出一种基于改进粒子群与神经网络的铁路客流预测模型,针对粒子群算法易收敛至局部最优的问题,该算法提出 自适应惯性权重调整策略,并扰动补偿因子对粒子群算法进一步改进.利用改进后的粒子群算法对BP神经网络初始值和阈值进行优化,建立铁路客流预测模型.测试结果表明,该算法能有效地提高预测准确性.
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