基于灰色神经网络的云南省货运量预测模型研究

作者：巫仁亮; 徐伟华; 沈文喆

来源：物流科技, 2019, 42(08): 13-19.

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2019.08.003

• 货运量
• 云南省
• 灰色神经网络
• 预测

货运量是体现一个地区发展水平与经济实力的重要指标,所以提高对货运量的预测精度,具有重要的意义。文章收集了云南省2008年到2018年货运量及其影响因素的相关数据,结合灰色系统理论与BP神经网络算法建立了灰色神经网络模型,对云南省的货运量进行预测,并与BP神经网络的预测值进行对比。结果表明:灰色神经网络的预测平均相对误差为2.45%。BP神经网络的预测平均相对误差为13.52%。灰色神经网络预测精度提高了11.06%,证明了灰色神经网络的预测结果更好,可广泛应用于各地区对货运量的预测。

• 单位
  昆明理工大学