基于RBF神经网络的郑州航空港货运吞吐量预测

发布时间：2018-06-29 08:30

  本文选题：RBF神经网络 + 主成分分析　； 参考：《物流技术》2014年15期

【摘要】：从主成分分析入手,通过对RBF神经网络进行改进,构建了航空港货运吞吐量的预测模型,并对郑州航空港的货运吞吐量进行预测,经验证精确度较高。基于郑州航空港货运吞吐量的增长趋势,提出积极进行政策扶持、加强郑州航空港运作管理等具体建议,以期为郑州航空港建设提供一定的启示。
[Abstract]:Through the improvement of RBF neural network, the forecasting model of cargo throughput of aviation port is constructed from principal component analysis, and the freight throughput of Zhengzhou airport is predicted, which is proved to be of high accuracy. Based on the increasing trend of the freight throughput of Zhengzhou Airport, this paper puts forward some concrete suggestions such as active policy support and strengthening the operation and management of Zhengzhou Airport, in order to provide some enlightenment for the construction of Zhengzhou Airport.
【作者单位】： 信阳师范学院工商管理学院;
【基金】：2013年度国家社会科学基金项目“新型城镇化与产业集聚政策的联动效用及创新研究”(13BGL015) 河南省软科学研究计划项目(142400410484)
【分类号】：F562.8;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2081515