为提高对铁路客流量预测的准确性，提出一种基于改进粒子群与神经网络的铁路客流预测模型，针对粒子群算法易收敛至局部最优的问题，该算法提出自适应惯性权重调整策略，并扰动补偿因子对粒子群算法进一步改进。利用改进后的粒子群算法对BP神经网络初始值和阈值进行优化，建立铁路客流预测模型。测试结果表明，该算法能有效地提高预测准确性。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
