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基于改进神经网络的铁路货运量预测研究
基于改进神经网络的铁路货运量预测研究
摘要：铁路货运量预测对于铁路运输企业的运营和资源配置具有重要的意义。然而，由于数据的复杂性和非线性关系，传统的预测方法往往难以取得准确的预测结果。因此，本文提出了一种基于改进神经网络的铁路货运量预测方法。通过引入多层感知器和长短期记忆网络，以及组合模型进行预测结果的综合，实现对铁路货运量的准确预测。通过实证分析，证明了本文方法在预测准确性和稳定性上的优势。
关键词：铁路货运量，预测，改进神经网络，多层感知器，长短期记忆网络
1.引言
铁路货运量预测是指根据历史数据和其他因素，通过建立预测模型预测未来一段时间内的铁路货运量。预测结果对于铁路运输企业的运营和资源配置具有重要的指导意义。然而，由于铁路货运量受到多种因素的影响，如季节性变化、经济因素、竞争因素等，使得预测任务具有一定的复杂性。传统的预测方法，如回归分析、时间序列分析等，往往难以满足复杂数据的需求，所以需要引入更加灵活和高效的预测方法。
2.研究方法
2.1数据预处理
首先，对原始数据进行清洗和处理，包括异常值的处理、缺失值的填充等。然后，对预处理后的数据进行归一化处理，以降低不同维度的数据对预测结果的影响。
2.2多层感知器模型
多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种常用的人工神经网络模型。在该模型中，输入层将数据输入到网络中，隐藏层进行数据处理和学习，输出层将处理后的数据作为预测结果输出。
2.3长短期记忆网络模型
长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络模型，可以有效处理序列数据。在该模型中，通过引入门控机制，实现长期记忆和短期记忆的结合，从而更好地捕捉序列数据的关系和模式。
2.4组合模型
为了进一步提高预测准确性和稳定性，本文提出了一种组合模型，将多层感知器模型和长短期记忆网络模型进行组合。具体实现上，将两个模型的预测结果进行加权平均，以得出最终的预测结果。
3.实证分析
本文选取了某铁路运输企业近几年的货运数据作为实证数据，使用改进神经网络模型进行货运量预测。将预测结果与实际数据进行对比分析，以评估模型的预测准确性和稳定性。
实证结果表明，本文提出的改进神经网络模型在铁路货运量预测方面具有明显的优势。与传统的预测方法相比，本文方法能够更准确地反映出不同因素对铁路货运量的影响，并能够更好地适应复杂的数据情况。
4.结论
本文研究了基于改进神经网络的铁路货运量预测方法，并通过实证分析验证了该方法的有效性和可行性。实证结果表明，本文方法在预测准确性和稳定性上均具有明显优势。然而，本文方法还有一定的改进空间，如进一步提高模型的泛化能力和对异常值的敏感性等。未来的研究可以进一步优化和扩展本文提出的方法，以满足铁路运输企业的实际需求。
参考文献：
[1]李某某,刘某某.基于神经网络的铁路货运量预测模型[J/OL].物流科技,2018(4):119-123.
[2]任某某,王某某.基于改进神经网络的货运量预测研究[J/OL].物流工程,2019(3):45-51.