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基于NARX神经网络的城市汽车保有量区间估计及灵敏度分析
被引量：
3
1
作者
黄中祥
任涛
张生
《长沙理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第4期15-24,共10页
分析了影响汽车保有量的因素，运用灰色关联度理论选取主要影响因子，并采用主成分分析法对选定因子进行了相关性处理和降维处理，针对选取的相关因子建立了NARX神经网络预测模型。以此为基础，根据长沙市2000-2012年各指标的历史数据...
分析了影响汽车保有量的因素，运用灰色关联度理论选取主要影响因子，并采用主成分分析法对选定因子进行了相关性处理和降维处理，针对选取的相关因子建立了NARX神经网络预测模型。以此为基础，根据长沙市2000-2012年各指标的历史数据，对该市2013～2020年汽车保有量进行了区间预测，并进行了误差分析和灵敏度分析。研究结果表明，2013～2020年间该市汽车保有量的增加速度较为稳定，到2020年该市汽车保有量总数达1902847辆，修正后的预测值所属区间为E1891715，1913979]；当经济增长速度降低1％时，汽车保有量平均增长速度降低0．53％；且政策对该市汽车保有量具有显著性影响。
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关键词
交通工程
汽车保有量预测
NARX神经网络
随机扰动
下载PDF
职称材料
题名
基于NARX神经网络的城市汽车保有量区间估计及灵敏度分析
被引量：
3
1
作者
黄中祥
任涛
张生
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
出处
《长沙理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第4期15-24,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51338002
51408058)
湖南省科技计划项目(2014GK3023)
文摘
分析了影响汽车保有量的因素，运用灰色关联度理论选取主要影响因子，并采用主成分分析法对选定因子进行了相关性处理和降维处理，针对选取的相关因子建立了NARX神经网络预测模型。以此为基础，根据长沙市2000-2012年各指标的历史数据，对该市2013～2020年汽车保有量进行了区间预测，并进行了误差分析和灵敏度分析。研究结果表明，2013～2020年间该市汽车保有量的增加速度较为稳定，到2020年该市汽车保有量总数达1902847辆，修正后的预测值所属区间为E1891715，1913979]；当经济增长速度降低1％时，汽车保有量平均增长速度降低0．53％；且政策对该市汽车保有量具有显著性影响。
关键词
交通工程
汽车保有量预测
NARX神经网络
随机扰动
Keywords
traffic
enigeering
car
ownership
prediction
NARX
neural
network
random
disturbance
分类号
U4—9 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于NARX神经网络的城市汽车保有量区间估计及灵敏度分析
黄中祥
任涛
张生
《长沙理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2014
3
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职称材料
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导出题录
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参考文献
引证文献
统计分析
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