基于matlab的公路货运量预测案例分析报告

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1、目录:目录:2摘要21、引言32、常用的基于MATLAB的公路货运量预测模型的简介32.1、一次指数平滑模型32.2.灰色Verhulst模型43、BP神经网络组合预测模型53.1.BP神经网络组合预测模型背景介绍53.2.MATLAB应用于BP神经网络的货运量组合预测模型53.2.1数据预处理53.2.2确定网络结构,初始化权重63.2.3网络训练63.2.4对训练好的网络进行检验,判断是否具有良好的泛化功能63.2.5用训练好的网络进行模拟预测,得到所要的预测值63.3 运用BP网络建模 应用实例74.对于该案例的结论与总结94

2、.1结论94.2总结11参考文献12insouthwestofZhejiangProvincialCommitteeoftheparty'sstruggle,developdemocraticUnitedFrontagainstJapan,establishedthearmedforcesandtheanti-Japanesebasearea,decidedtoestablishtheCPCZhejiangCommittee.InFebruary1939,withGuYuliang,SecretaryZhu,asMinister,J

3、ieXuintoapropagandaMinister,ZhangZhihuaaswomen'sMinister,HuangyanasyouthMinister,zhexirecorderofPenrhynasmilitarySecretaryoftheestablishment.HanchangorganizationattachedtotherecordersoftheWest.AftertheSpringFestival,ZhuXiwasdeterminedtorally,ledbyWangHesongmorethanmore

4、than100people,with"firstRoadSouthintotheteamheadquartersthenameof"backfromWuzhentoWujiangyan...Ismonth,establishedtheTombarea1thbranch-EastwaterHongKongBranch,BranchSecretaryShenYingjie.Isautumn,theKuomintangZhejiangProvincialGovernmentinSouthwestBureautointensifyitsan

5、ti-communist,orderedpoliticalteamtrainingintianmumountain,isintendedtoeliminateinthepoliticalpoweroftheCommunistParty,thoroughrestructuringoftheprovince'spoliticalteamtomakeitbecomeatoolofanti-Communist.Inviewofthissituation,recorderoftheWestdirectionWestopenmassworkha

6、sbeendifficult,politicalsignsshouldnotbeused,onlyallgounderground,theparty'sworktocontinue.Todothis,takeappropriatemeasuresbyapartyorganization,partymembersintheOrganizationofpoliticalwithdrawal,transferormakepubliccareerascover,intoasecretstruggle.InNovember,Yangandth

7、evictoryofthebattleofthe摘要科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。公路货运量的预测方法有很多,可以根据不同的情况选择不同的预测模型。本文涉及了基于MATLAB的多种公路货运量方法,包括BP神经网络组合预测模型、一次指数平滑法公路货运量预测模型、灰色Verhulst模型的公路货运量预测模型,并在此着重介绍BP神经网络建立公路运量组合预测的理论模型,灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能,有效克服传统的组合预测方法,在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足,并借助于先进的数

8、学计算软件进行简单的编程大大降低模型的计算难度。实例证明该方法具有很高的预测精度。关键词:MATLAB;公路货运量;组合预测;BP神经网络1、引言运输需求预测是公路网规划、区域发展规划、基础建设投资决策及运输生产组织管理的基础,对交通

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