【摘 要】
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本文基于人工神经网络和遗传算法,研究了基于人工神经网络的一卡通交易量预报,将遗传算法改进的BP网络应用到北京一卡通系统交易量预报。论文完成的主要工作如下:(1)基于人工
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本文基于人工神经网络和遗传算法,研究了基于人工神经网络的一卡通交易量预报,将遗传算法改进的BP网络应用到北京一卡通系统交易量预报。论文完成的主要工作如下:(1)基于人工神经网络的交易量预测:分析了影响交易量的多方面因素,采用BP神经网络建立了一卡通交易量预报模型,通过仿真试验对多组网络结构和八种训练参数进行了性能对比,最终确定了网络模型,取得了较为理想的预报结果。(2)遗传算法与BP神经网络相结合的交易量预测:采用遗传算法优化网络权值,改进网络性能。根据实际应用制定了编码方案、相关参数和适应度函数。(3)采用MAn,AB对上述模型进行了仿真实现。实验证明用遗传算法改进后的BP网络交易量预报模型有较好的精度和稳定性。准确的预测可以防止由于交易量过大造成的系统瘫痪、崩溃等重大问题。对一卡通系统的稳定健康发展,降低系统的运行风险有重要的意义。
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