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公路与水路运输
基于量子神经网络的公交客运量预测
为了对公交线路客运量进行有效预测,以便制定线路运营计划、合理规划运营线路和优化公交运营调度,通过分析公交客运量数据特性,提出一种基于量子神经网络的公交客运量预测模型,并在训练过程中动态调整量子间隔,以响应公交客流数据的强随机性。实验结果表明,该预测模型能够较好地适应公交客运数据的特性,相对误差低于10%,且预测精度较BP神经网络有显著提高。
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重庆理工大学学报(自然科学版)
2011年02期

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