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基于经济周期的铁路货运量人工神经网络预测研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·研究的背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-14页
     ·国外研究现状第11页
     ·国内研究现状第11-12页
     ·目前铁路货运量预测研究存在的不足第12-14页
   ·研究的主要内容第14-15页
第二章 铁路货运量预测方法分析第15-28页
   ·预测理论概述第15-17页
     ·预测的基本概念第15页
     ·预测的基本原则第15-16页
     ·预测的分类第16-17页
     ·预测精度的度量第17页
   ·铁路货运量影响因素分析第17-18页
   ·铁路货运量预测方法分析第18-21页
     ·铁路货运量定性预测第19页
     ·铁路货运量定量预测第19-21页
   ·经济周期对铁路货运量预测的影响分析第21-27页
     ·经济周期理论概述第21-23页
     ·当前我国经济周期浅析第23-25页
     ·经济周期对铁路货运量预测的影响第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 人工神经网络理论第28-40页
   ·神经网络概述第28-33页
     ·人工神经元模型第28-30页
     ·神经网络的结构类型第30-31页
     ·神经网络的学习第31-32页
     ·神经网络的特点第32-33页
   ·BP神经网络第33-35页
     ·BP神经网络的结构第33页
     ·BP神经网络的学习规则第33-34页
     ·BP神经网络的局限性第34-35页
   ·自组织竞争神经网络第35-37页
     ·自组织竞争神经网络的结构第35-36页
     ·自组织竞争神经网络的学习规则第36-37页
   ·概率神经网络第37-38页
     ·径向基函数第37页
     ·概率神经网络的结构及学习过程第37-38页
   ·Elman神经网络第38-39页
     ·Elman神经网络的结构第38-39页
     ·Elman神经网络的学习过程第39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 基于经济周期的铁路货运量预测模型第40-47页
   ·经济周期阶段参数第40页
   ·基于经济周期的铁路货运量预测模型第40-46页
     ·影响因素分析模块第41-43页
     ·经济周期分析模块第43-44页
     ·综合预测模块第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 实例分析第47-70页
   ·大秦线运输概况第47-49页
   ·大秦线货运量影响因素分析第49-55页
     ·大秦线货运量影响因素选取第49-50页
     ·大秦线货运量影响因素灰色关联度分析第50-55页
   ·基于人工神经网络分类功能的经济周期分析第55-58页
     ·基于自组织竞争神经网络的经济周期阶段划分第55-56页
     ·基于概率神经网络的经济周期阶段划分第56-58页
   ·基于人工神经网络的货运量综合预测第58-69页
     ·原始数据规范化第58-61页
     ·基于BP神经网络的货运量综合预测第61-64页
     ·基于Elman神经网络的货运量综合预测第64-68页
     ·预测结果对比分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第六章 结论与展望第70-72页
   ·本文的主要研究工作总结第70-71页
   ·本文的不足与展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间主要的研究成果第78页

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