【摘 要】
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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
【机 构】
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军事交通学院研究生管理大队,军事交通学院科研部,军事交通学院学员旅,军事交通学院国防交通系,71481部队
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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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