1、準(zhǔn)確的客運量預(yù)測結(jié)果是進(jìn)行交通規(guī)劃與管理的主要依據(jù)之一。論文旨在通過對客運量預(yù)測的特點進(jìn)行研究，尋找提高預(yù)測精度的途徑，研究適用于數(shù)據(jù)樣本缺乏時的灰色一廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(G—GRNN)預(yù)測模型。 論文首先對客運量預(yù)測的特點進(jìn)行了研究，指出客運量的預(yù)測具有非線性和小樣本的特點，在此基礎(chǔ)上，闡述了預(yù)測工作的思路與步驟，并對影響客運量的主要因素進(jìn)行了分析。 論文對常用的客運量預(yù)測方法，如回歸分析預(yù)測模型、指數(shù)平滑預(yù)測模型、定性

2、分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等預(yù)測模型及其特點進(jìn)行了綜述，并分析了上述模型在運用中存在的優(yōu)缺點。 論文在對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究和國內(nèi)外運用情況分析的基礎(chǔ)上，指出廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型能較好的滿足客運量預(yù)測要求。結(jié)合灰色預(yù)測方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理，利用生成數(shù)據(jù)序列建立預(yù)測模型的思想，論文研究了灰色一廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并探討了三種模型結(jié)構(gòu)并聯(lián)型(PG—GRNN)、串聯(lián)型(SG．GRNN)和嵌入型(IG—GRNN)。在此

3、基礎(chǔ)上，論文分別研究了基于回歸分析的灰色．廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型和基于時間序列的灰色．廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，提出了模型建立的思路與流程，對模型建立過程中的輸入/輸出數(shù)據(jù)預(yù)處理、平滑參數(shù)的確定以及小樣本條件下輸入神經(jīng)元數(shù)目的確定等關(guān)鍵問題進(jìn)行了分析，并提供了有效的解決途徑。 論文最后以四川省1997-2005年鐵路客運量數(shù)據(jù)作為實例，計算結(jié)果表明，采用灰色．廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行客運量預(yù)測，無論在對歷史數(shù)據(jù)的擬合還是在