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首先论述了传统铁路货运量预测方法的不足,然后介绍了广义回归神经网络预测模型以及将数据输入基于广义回归神经网络预测模型之前,采用数据筛选和模糊聚类相结合的特征选择方法,最后以广州为例,对该方法进行了验证。
基于特征选择和神经网络的铁路货运量预测
【摘 要】
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首先论述了传统铁路货运量预测方法的不足,然后介绍了广义回归神经网络预测模型以及将数据输入基于广义回归神经网络预测模型之前,采用数据筛选和模糊聚类相结合的特征选择方
【机 构】
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华中科技大学土木工程与力学学院
【出 处】
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物流技术
【发表日期】
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2018年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金(51208222);国家社会科学基金重大项目(13&ZD175)
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