作者：石钰磊; 贾斌; 董立峰; 汪建伟; 郭建勇改进型bp神经网络铁路货运量预测方法
摘要：科学、精确地预测铁路货运量，对于我国铁路运输行业发展规划具有重要的指导意义。分析了传统的BP神经网络算法，在此基础上提出了一种基于Levenberg—Marquardt（L-M）优化算法的改进型BP神经网络的铁路货运量预测方法。经过实验验证，该方法可以在运输需求与影响因素存在复杂的非线性关系的情况下，准确预测铁路货运量并有效提高预测计算速度。
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《军事交通学院学报》（CN：12-1372/E）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《军事交通学院学报》主要刊载与军事交通运输和军用车辆装备等领域相关的学术论文。本刊办刊宗旨：展示学院教学与科研水平，交流学术研究最新成果，为人才培养、学科建设和部队建设服务。读者对象：面向全军各大单位领导机关、军内外相关院校及科研部门的专家、学者等。
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