# 货运量预测
水路货运量预测模型研究
水路货运量预测模型研究，顾枭雄，薛文敏，货运量发展趋势的预测对交通部门制定相应的运营战略及今后的发展建设投入都有着很大的参考作用
广义回归神经网络货运量预测
基于广义回归神经网络模型，对货运量进行预测。
MATLAB神经网络GRNN货运量预测实例
本文介绍基于广义回归神经网络（GRNN）的货运量预测实例，针对MATLAB神经网络编程实现进行43个案例分析。GRNN网络的预测
广义回归神经网络货运量预测代码
该代码资源提供了一种利用广义回归神经网络（GRNN）进行货运量预测的方法。GRNN 是一种基于径向基函数的神经网络，适用于处理非
Python客运量与货运量预测BP神经网络
基于Python实现BP神经网络,参考资料会放在最后。 BP神经网络误差向量推导过程用到了微分链式求导 了解整个BP神经网络运行
基于回归分析的某省内河货运量预测
基于回归分析的某省内河货运量预测，杨江南，，货运量也是国民经济的一个重要反映指标，对货运量作出准确的预测，进行交通运输系统规划的
基于GRNN的货运量预测算法matlab实现
一种基于广义回归神经网络（GRNN）的货运量预测算法，使用MATLAB实现，能够有效地进行货运量预测，提高运输效率。
基于GRA与SVM mixed的货运量预测方法
铁路货运量与其影响因素之间关系复杂,单一核函数支持向量机(SVM)难以 进行准确描述,而且各因素对铁路货运量的影响程度具有差异性
广义回归神经网络货运量预测案例分析
基于MATLAB平台的广义回归神经网络案例，提供43个货运量预测的实际应用示例，帮助用户掌握GRNN网络在预测领域的应用。
GRNN数据预测基于广义回归神经网络预测货运量
GRNN数据预测是一种基于广义回归神经网络的方法，用于货运量的预测。该方法利用神经网络的强大学习能力，通过对历史数据的训练来建立