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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的鄭州航空港貨運吞吐量預測

發(fā)布時間:2018-06-29 08:30

  本文選題:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 + 主成分分析。 參考:《物流技術(shù)》2014年15期


【摘要】:從主成分分析入手,通過對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進,構(gòu)建了航空港貨運吞吐量的預測模型,并對鄭州航空港的貨運吞吐量進行預測,經(jīng)驗證精確度較高。基于鄭州航空港貨運吞吐量的增長趨勢,提出積極進行政策扶持、加強鄭州航空港運作管理等具體建議,以期為鄭州航空港建設提供一定的啟示。
[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.
【作者單位】: 信陽師范學院工商管理學院;
【基金】:2013年度國家社會科學基金項目“新型城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)集聚政策的聯(lián)動效用及創(chuàng)新研究”(13BGL015) 河南省軟科學研究計劃項目(142400410484)
【分類號】:F562.8;TP183

【參考文獻】

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本文編號:2081515


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