基于改进BP神经网络私家车保有量的预测研究

英文篇名：Total number of private cars prediction model based on improved BP neural network
中文刊名：计算机工程与设计
英文刊名：Computer Engineering and Design
作者：曾希君 ; 于博 ; 李向群 ; 孔丁祥
英文作者：ZENG Xi-jun 1 ; YU Bo 1 ; LI Xiang-qun 1 ; KONG Ding-xiang 2 (1.School of Computer Science and Technology ; China University of Mining and Technology ; Xuzhou 221008 ; China ; 2.School of Science ; China University of Mining and Technology ; Xuzhou 221008 ; China)
中文关键词：改进神经网络 ; 私家车保有量 ; 预测研究 ; 动量算法 ; 学习速率 ; 模拟仿真
英文关键词：improved neural network ; total number of private cars ; research on prediction ; momentum algorithm ; learning speed ; simulation
出版日期：2010-02-16
机构：中国矿业大学计算机学院;中国矿业大学理学院;
年：2010
期：03
出版单位：计算机工程与设计

摘要

根据某地区1996年-2007年连续12年私家车的保有量,提出了一种改进的BP神经网络的私家车保有量的预测模型,以人均国内生产总值、公交车营运总里程、居民人均可支配收入等10个指标作为网络的输入因子,以私家车保有量作为输出因子,利用1996年至2007年的数据进行训练和检验,得到了预测仿真的结果,预测值与实际值的误差比传统的神经网络预测的误差更小,达到了预期的目的。
Based on total number of private cars in some areas for each year in 1996-2007,a method of predictive model for the forecast of total number of private cars based on the improvement BP neural network is given,which take GDP,total public transportation mileage, residents’per capita disposable income as the input variables of the network,take the total number of private cars as the output factor, using the data of 1996-2007 for training and testing,which has forecast the results of the simulation,the error between the predictive value and the actual value is less than the tradition BP neural network,reaching the purpose which is expected and show the effectiveness of the method.

引文

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