残缺数据影响下的运输量预测方法研究

作者：徐婧; 石磊; 赵新惠; 高爱颖

来源：中国物流与采购, 2019, (16): 71-73.

DOI：10.16079/j.cnki.issn1671-6663.2019.16.032

• 残缺数据
• 运输量
• 神经网络
• 组合预测

本文通过分析交通运输行业统计残缺数据的产生原因,针对传统残缺数据处理方法及其存在的问题进行改进。选择神经网络组合模型开展预测方法研究,并利用实例对该方法进行验证。

• 单位
  交通运输部科学研究院