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文章以全国统计局货运量的历史数据为基本数据，考虑影响货运量的8个因素，采用GRNN模型对货运量（货运总量、铁路货运量和公路货运量）进行预测，并将结果与真实值拟合比较。结果表明：该方法在预测货运量方面能够达到较好的效果，尤其在径向基函数的扩展速度为0.4时，预测结果最好。
基于GRNN神经网络的货运量预测研究
【摘 要】
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文章以全国统计局货运量的历史数据为基本数据，考虑影响货运量的8个因素，采用GRNN模型对货运量（货运总量、铁路货运量和公路货运量）进行预测，并将结果与真实值拟合比较。结果表明：
【机 构】
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兰州交通大学交通运输学院
【出 处】
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物流科技
【发表日期】
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2014年10期
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