基于GRNN的货运量预测方法研究

资源摘要信息:"本文主要介绍了一种利用广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，简称GRNN）来进行货运量预测的方法。GRNN是一种基于概率论的神经网络，它能够对非线性连续函数进行建模，特别适用于预测任务，其中包括货运量预测这类复杂的数据分析工作。 GRNN是在径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络的基础上发展而来的。它的网络结构相对简单，通常包括输入层、模式层、求和层和输出层。在输入层，数据被输入到网络中；模式层则包含了以径向基函数为激活函数的神经元，这些神经元的数量与训练样本的数量相同；求和层分为两部分，一部分对模式层的输出进行加权求和得到预测输出，另一部分对模式层输出进行加权求和得到实际输出的总和；最终，输出层将这两个求和结果进行运算，得到最终的预测结果。 GRNN的预测过程涉及以下几个重要步骤： 1. 数据预处理：收集历史货运量数据，并进行必要的清洗和标准化处理。由于货运量受到多种因素的影响，如季节性波动、经济周期、运输成本和运输距离等，因此数据预处理阶段还需要对这些潜在的预测变量进行识别和处理。 2. 网络设计：根据处理后的数据设计GRNN网络结构，包括确定径向基函数的类型和参数。在GRNN中，常用的径向基函数包括高斯函数、多二次函数等。 3. 训练网络：使用历史货运量数据训练GRNN模型。训练过程中，通过调整网络权重使得网络输出尽可能接近真实值。 4. 模型评估：使用一部分数据集对训练好的模型进行验证，评估模型的预测准确性和泛化能力。 5. 预测与分析：利用整个训练好的GRNN模型对未来的货运量进行预测，并分析预测结果，给出货运量趋势、波动等信息。 GRNN在货运量预测中的优势在于其训练速度较快，尤其是对于中小规模的数据集，以及其良好的泛化能力。通过GRNN模型，可以有效处理时间序列数据，挖掘出隐藏在历史货运量数据中的复杂关系和潜在规律。 需要注意的是，虽然GRNN在预测方面表现出色，但它也存在一定的局限性，例如对于大规模数据集，GRNN的计算成本可能会较高。此外，GRNN对参数选择和网络结构设计较为敏感，需要根据具体应用场景进行细致调整。 综上所述，GRNN网络作为一种有效的预测工具，为货运量预测提供了一种新的视角和方法。通过精确的数据分析和模型构建，GRNN能够帮助相关企业和机构更好地进行货物流量规划和资源配置，提高运输效率和经济效益。"