神经网络预测基于预测公路运量的模型求解摘要科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。公路货运量的预测方法有很多，可以根据不同的情况选择不同的预测模型。首先运用MATLAB的 BP神经网络组合预测模型，灵活利用神经网络通过自适应自学习能够拟合任意非线性函数的功能，有效克服传统的组合预测方法，在实际应用中把数据间的关系强加给某一类函数的不足，并借助于数学计算软件进行编程，大大降低模型的计算难度，

预测公路运量公路运量主要包括公路的客运量和公路货运量两个方面。据研究，某地区的公路运量主要与该地区的人数、机动车数量和公路面积有关，表1给出了20年得公路运量相关数据，表中人数和公路客运量的单位为万人，机动车数量单位为万两，公路面积的单位为万平方千米，公路货运量单位为万吨。根据有关部门数据，该地区2010年和2011年的人数分别为73.39和75.55万人，机动车数量分别为3.9635和4.097

量本利分析的含义与应用一、量本利分析的含义量本利分析是对业务量—成本—利润三者依存关系分析的简称,也称CVP分析(Cost—Vo-lume—Profit Analysis)。它通过对成本习性的分析,以数量化模型和图形揭示业务量、成本和利润之间的内在联系,为经营决策和规划提供必要的财务信息。其中,所谓的成本习性,是指成本总额与业务量之间的依存关系,又称成本性态。我们通常将成本性态表现为总额在一定范围

高速公路运输量统计调查分析报告的几点建议摘要：为探究公路货物运输量统计工作新实施方案中存在的重大问题，并给出改善新理念，对后续货运量统计工作落实提供了一个具备操作性的测算办法，在研究公路运输量统计方法演化和统计分析新实施计划方案主要特点的基础上，到新实施方案中根据汽车分层抽样调查法难以为继和长久，用高速公路计重收费资料测算公路货物运输量欠缺象征性。本文从新实施高速公路运输量统计调查分析报告存在的

基于物流平台的公路煤炭运量测算方法研究作者：梁鸿旭来源：《中国经贸导刊》2021年第02期        摘 要： 以煤炭为例，依托国内物流平台和关联产业数据，对公路大宗货类运量推算方法开展研究。通过提取代表大宗规律性运输需求和零散非规律性运输需求波动序列，建立回归模型，实现了对基于物流平台推算的公路煤炭运量初始序列的修正。从结果看，模型能够比较合理地反映公

专利名称：一种基于SARIMA和RBF神经网络集成组合模型的机场货运量预测分析方法专利类型：发明专利中央电视台直播阅兵发明人：罗谦，李学哲，冯文星，潘野，罗沛，郁二改，张扬，谭晶，裴翔宇，廖顺兵美国影院击案申请号：CN201510397314.4申请日：20150708公开号：CN104992244A公开日：镁橄榄石多余人>图片轮显20151021专利内容由知识产权出版社提供南瓜的力量摘要：一种

基于武林风中美对抗赛BP神经网络的公路客运量和货运量预测方法研究作者：包勇 陈燕璇来源：《软件导刊》2016年第04期        摘要：公路客运量和货运量预测是一个复杂的非线性问题，由于影响因素较多，难以用普通的数学方法建模，而建立BP神经网络可以表达这些非线性问题。根据公路客运量货运量历史数据及其相关影响因素数据建立了BP神经网络预测模型。利用实际数据