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基于主成分分析和RBF神经网络的公路货运量预测模型

来源:年旅网
作者: 蒋林利

作者机构: 柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系出版物刊名: 长春教育学院学报页码: 68-69页年卷期: 2013年 第4期

主题词: 主成分分析 RBF神经网络 公路货运量 模型

摘要:随着数据挖掘技术在各领域运用越来越多,其算法也日渐趋于成熟。数据挖掘技术作为建立预测模型的重要技术,已成为专家研究的热点。随着数据挖掘技术在实际模型运用中暴露的问题越来越多,单一的技术和方法已无法满足各类功能的需求。为了分析公路货运中复杂的数据,构建一种功能强大的预测模型就显得尤为重要。本文尝试说明在数据预测模型中运用RBF神经网络技术和主成分分析方法,挖掘和分析公路货运中的数据,提高预测结果的准确性和高效性,为制定新的决策提供有效的依据。

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