【摘 要】
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采用广义回归神经网络（GRNN）对影响货运量的因素进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用实际数据进行模型检验。在计算过程中,光滑因子Spread对预测效果起着重要作用,Spread值
【机 构】
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华北水利水电学院河南郑州450011
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采用广义回归神经网络（GRNN）对影响货运量的因素进行分析和处理,对网络进行训练和拟合,用实际数据进行模型检验。在计算过程中,光滑因子Spread对预测效果起着重要作用,Spread值越小,网络对样本的逼近性也就越强;Spread值越大,网络对样本数据的逼近过程也就越平滑,但误差也相应增大。为更好的选取最佳Spread值,文中采用GRNN参数来优化参数,以期达到更高的预测精度。
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