疫情下基于GC-rBPNN模型的公路货运量预测方法

田晟; 李成伟; 黄伟; 王蕾

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2020102902

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2021, Vol. 39 ›› Issue (06) : 24 -32. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2020102902

疫情下基于GC-rBPNN模型的公路货运量预测方法

田晟, 李成伟, 黄伟, 王蕾

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摘要

新冠疫情期间,公路货运量明显下滑,公路运营状况变化复杂,亟须科学预测公路货运量。通过灰色关联分析,确定疫情期间公路货运量主要影响因素,构建了基于灰色组合（GC）-修正BP神经网络（rBPNN）模型的公路货运量预测方法。以我国2017年7月—2020年5月的公路货运量统计数据为原始数据,对BP神经网络进行训练和检验,并引入修正系数H_M对预测结果进行修正。以疫情期间近5个月数据为基础,用灰色组合模型预测下月公路货运量各主要影响因素值,再运用修正BP神经网络预测我国2020年6月的公路货运量。将GC-rBPNN模型与其他预测方法进行对比分析,GC-rBPNN模型的PE和MAPE分别为0.21%和3.21%,结果表明,GC-rBPNN模型的预测精度更高,有一定的可行性和有效性。