基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.08MB</p>
<p>总页数：3页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于广义回归神经网络的公路货运量预测方法研究》是一篇探讨如何利用广义回归神经网络（GRNN）进行公路货运量预测的学术论文。文章分析了传统预测方法的局限性，提出采用GRNN模型来提高预测精度和适应性。通过引入实际数据进行训练与验证，研究展示了该模型在处理非线性关系和复杂数据方面的优势。结果表明，GRNN能够有效提升公路货运量预测的准确性，为交通规划和管理提供科学依据。该研究对优化运输资源配置、提升物流效率具有重要意义。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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