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摘要
为提高铁路货运量预测精度,针对Elman神经网络的预测精度受其权值和阀值的影响,提出了一种基于DA-Elman的铁路货运量预测方法。选择国内生产总值、铁路货运量、公路货运量、公路运营路程、铁路运营路程、铁路复线比例、铁路货物周转量和铁路运输从业人员8项指标作为DA-Elman的输入,铁路货运量作为DA-Elman的输出,建立DA-Elman的铁路货运量预测模型。选择我国2000-2018年铁路货运量数据为研究对象,研究结果表明,与PSO-Elman和Elman相比,DA-Elman的铁路货运量预测精度最高,为铁路货运量预测提供了新的方法和科学决策的依据。
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