基于VMD-BP神经网络模型的铁路车站月度客流发送量预测研究.pdf

本文研究旨在建立铁路车站月度客流发送量预测模型，基于VMD-BP神经网络模型。该模型结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）算法，处理非线性、非平稳的客流发送数据。研究结果表明，VMD-BP神经网络组合模型预测精度最高，适用于铁路车站月度客流发送量预测问题。 知识点一： BP神经网络（BP Neural Network） * BP神经网络是一种常用的神经网络模型，用于处理非线性关系的数据。 * BP神经网络的优点是可以学习和泛化，具有很强的泛化能力。 知识点二：极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM） * 极限学习机是一种单隐层神经网络模型，具有快速学习和泛化能力强的特点。 * 极限学习机的优点是可以快速学习和泛化，具有很强的泛化能力。 知识点三：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） * 经验模态分解是一种信号处理算法，用于将信号分解成多个模态分量。 * EMD算法的优点是可以处理非线性、非平稳的数据。 知识点四：变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD） * 变分模态分解是一种信号处理算法，用于将信号分解成多个模态分量。 * VMD算法的优点是可以处理非线性、非平稳的数据，具有很强的鲁棒性。 知识点五：神经网络组合模型 * 神经网络组合模型是一种结合多种神经网络模型的模型，用于提高预测精度。 * 神经网络组合模型的优点是可以结合多种模型的优点，提高预测精度。 知识点六：铁路车站月度客流发送量预测 * 铁路车站月度客流发送量预测是指根据历史数据预测未来铁路车站的客流发送量。 * 铁路车站月度客流发送量预测对铁路运输管理和客流预测有重要意义。 知识点七：数据建模 * 数据建模是指根据实际问题建立数学模型，以描述和预测客流发送量。 * 数据建模的优点是可以描述和预测客流发送量，帮助铁路运输管理和客流预测。 知识点八：机器学习 * 机器学习是一种人工智能技术，用于让计算机自主学习和泛化。 * 机器学习的优点是可以自动学习和泛化，提高预测精度。 知识点九：深度学习 * 深度学习是一种机器学习技术，用于学习复杂的数据特征。 * 深度学习的优点是可以学习复杂的数据特征，提高预测精度。 知识点十：专业指导 * 专业指导是指根据实际问题提供专业的指导和建议。 * 专业指导的优点是可以提供专业的指导和建议，帮助铁路运输管理和客流预测。