bp神经网络铁路货运量预测

BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，常用于函数逼近和分类问题。在铁路货运量预测方面，BP神经网络可以通过输入历史货运量数据和其他相关因素（如季节性、天气等）来进行预测。

具体来说，BP神经网络的预测过程如下：
1. 设置输入层、隐藏层和输出层的节点数。
2. 将历史货运量数据和其他相关因素输入到输入层中。
3. 通过隐藏层对输入数据进行处理，得到一个新的表示。
4. 将隐藏层的输出作为输入，通过输出层得到预测结果。
5. 根据预测结果和实际数据之间的误差，调整神经网络的权重，使误差最小化。
6. 不断重复以上过程，直到误差收敛或达到一定的训练次数。

通过以上过程，BP神经网络可以对未来的货运量进行预测，为铁路部门提供决策支持。