灰色关联与BP神经网络结合的铁路货运预测模型

"这篇论文是2015年由王栋和米国际发表在《江南大学学报(自然科学版)》的科研成果，属于自然科学领域的论文，主要探讨了基于灰色关联分析和BP神经网络的铁路货运量预测方法。" 在铁路货运量预测中，准确性和效率是关键因素。作者首先采用灰色关联分析法来识别与铁路货运量密切相关的社会经济指标。通过这种分析，他们确定了六个主要影响因子，包括： 1. 铁路运营里程：铁路的总长度直接影响其运输能力。 2. 铁路电气化里程：电气化的铁路通常能提供更高的运输效率和容量。 3. 铁路复线比重：双轨铁路可以增加运输效率，减少拥堵。 4. 公路运营里程：公路交通的发展可能影响到铁路货运的需求。 5. 固定资产投资总额：反映一个国家或地区的经济发展水平，对货运需求有直接影响。 6. 钢材产量：钢材是重要的工业原料，其产量往往与工业活动和货运需求紧密相关。 接下来，作者利用这些影响因子构建了一个基于BP神经网络的预测模型。BP神经网络是一种反向传播算法，它通过不断调整权重和阈值来优化网络性能，从而达到预测目的。在应用测试中，该模型表现出较高的精度，最大相对误差仅为3.7%，平均相对误差更是低至2.3%，这证明了模型的有效性。 论文指出，这种方法不仅有较快的收敛速度，而且预测精度高，为我国铁路货运量的预测研究提供了强有力的方法支持。通过这种方法，可以更准确地预测未来的铁路货运趋势，有助于铁路运输规划和管理决策，以及相关产业的发展策略制定。 关键词涵盖了铁路货运量预测、灰色关联分析以及BP神经网络技术，这些是本文的核心研究内容。根据中国图书馆分类号，该研究属于计算机科学（TP183）和交通运输（U491.1）领域。文献标志码A表示这是一篇原创性的科学研究论文。文章编号则为后续引用提供了方便。