【作者】 冯慧芳； 刘阳； 李胜； 吴慎振；

【Author】 Feng Huifang1,Liu Yang1,Li Sheng1,Wu Shenzhen2 (School of Business Administration,Southwestern University of Finance and Economics,Chengdu 610074)

【机构】 西南财经大学工商管理学院；

【摘要】 当前,我国的交通运输基础设施正处在迅速扩张的阶段,预测对于公共基础设施建设及交通运输行业的运营具有重要的指导作用。人工神经网络具有强大的非线性逼近能力和容若能力,而小波分析则具有良好的时阈、频阈及多分辨率分析的能力。本文结合二者优点,以国家统计局12年的数据为样本,将基于小波分析的BP神经网络应用于交通运输能力的预测中。首先利用小波分析技术对数据进行消噪处理,之后将BP神经网络与morlet小波结合,对数据进行预测。网络的输出证明了此方法的可行性和有效性。更多还原

【Abstract】 China’s transportation capacity is expanding rapidly,and the forecast of transportation capacity acts as an important indicator in public infrastructure and some industries such as logistics industry.Artificial neural network has a powerful nonlinear approximation and fault-tolerant capability,while wavelet analysis has a good time-domain and a good frequency-domain,besides,it also possesses multi-resolution analysis capability.Based on data of 12 years from the National Bureau of Statistic of China,this paper combines the two advantages,and we forecasted transportation capacity by BP neural network.The result proved the feasibility and effectiveness of this method.更多还原