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[其他资源] 疫情下基于 GC-rBPNN 模型的公路货运量预测方法研究

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2021-1-15 15:54 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    疫情下基于 GC-rBPNN 模型的公路货运量预测方法研究
    + u8 ?- m/ ]; r+ N( b+ i/ K$ _/ `$ p
           新冠疫情期间,公路货运量明显下滑,公路运营状况变化复杂,亟须科学预测公路货运量。通过灰色关联
      P, ^' X: g5 C1 o: P. r: n分析,确定疫情期间公路货运量主要影响因素,构建了基于灰色组合(GC)-修正 BP 神经网络(rBPNN)模型的公路
    1 X+ M7 H+ b! ~+ X货运量预测方法。以我国 2017 年 7 月-2020 年 5 月的公路货运量统计数据为原始数据,对 BP 神经网络进行训练和检
    : s* X4 {4 `: B7 a0 I% q; P: b; Y: l验,并引入“修正系数”𝐻m对预测结果进行修正。以疫情期间近 5 个月数据为基础,用灰色组合模型预测下月公路$ a4 @+ y; n8 ?& m" O4 P6 K% P
    货运量各主要影响因素值,再运用修正 BP 神经网络预测我国 2020 年 6 月的公路货运量。将 GC-rBPNN 模型与其他
    % F3 B  b3 {1 B& o1 \5 l6 |3 k预测方法进行对比分析,GC-rBPNN 模型的 PE  和 MAPE 分别为 0.21%和 3.21%,结果表明,GC-rBPNN 模型的预测
    ' D, M: k, B. C6 _精度更高,该方法有一定的可行性和有效性。 ! Q8 ~: B: C; ~; K' }

    6 o" U" a5 U8 P7 i关键词:公路货运量;疫情;灰色关联度;BP 神经网络;组合预测模型
    2 m: o" k8 w4 o- z* Q4 R2 `7 b1 Y5 J7 Z9 M: q  U, s

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    疫情下基于GC_rBPNN模型的公路货运量预测方法研究_田晟.caj

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