基于GSO-BP神经网络的城市轨道交通客流量短时间预测
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 328KB
- 页数 5P
- 阅读 87
- 下载 24
城市轨道交通作为公共交通客流量的分担措施之一,能够解决因客流量预测不准确而带来的资源浪费和低效益问题.建立一种新的GSO-BPNN方法,该方法在BP网络的基础上植入GSO算法,优化网络的初始权值和阈值,并以某城市轨道交通客流量为例,对比普通BP网络预测模型,结果显示GSO-BPNN方法的预测精度较高.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于GSO-BP神经网络的城市轨道交通客流量短时间预测 328KB
基于BP神经网络的城市轨道交通客流预测 1.4MB
基于神经网络的轨道交通日客流量预测 474KB
基于改进WNN的城市轨道交通客流量预测 454KB
基于ARMA模型的城市轨道交通客流量预测 1.2MB
基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测 711KB
基于移动通信数据分析的Elman神经网络城市轨道交通客流预测 437KB
基于BP神经网络的轨道交通客流分布模型 293KB
基于BP神经网络的轨道交通客流分布模型 552KB
基于SVR的轨道交通客流量预测 261KB