本文選題：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + 主成分分析��； 參考：《物流技術(shù)》2014年15期

【摘要】：從主成分分析入手,通過(guò)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建了航空港貨運(yùn)吞吐量的預(yù)測(cè)模型,并對(duì)鄭州航空港的貨運(yùn)吞吐量進(jìn)行預(yù)測(cè),經(jīng)驗(yàn)證精確度較高�；卩嵵莺娇崭圬涍\(yùn)吞吐量的增長(zhǎng)趨勢(shì),提出積極進(jìn)行政策扶持、加強(qiáng)鄭州航空港運(yùn)作管理等具體建議,以期為鄭州航空港建設(shè)提供一定的啟示。
[Abstract]:Through the improvement of RBF neural network, the forecasting model of cargo throughput of aviation port is constructed from principal component analysis, and the freight throughput of Zhengzhou airport is predicted, which is proved to be of high accuracy. Based on the increasing trend of the freight throughput of Zhengzhou Airport, this paper puts forward some concrete suggestions such as active policy support and strengthening the operation and management of Zhengzhou Airport, in order to provide some enlightenment for the construction of Zhengzhou Airport.
【作者單位】： 信陽(yáng)師范學(xué)院工商管理學(xué)院;
【基金】：2013年度國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“新型城鎮(zhèn)化與產(chǎn)業(yè)集聚政策的聯(lián)動(dòng)效用及創(chuàng)新研究”(13BGL015) 河南省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(142400410484)
【分類號(hào)】：F562.8;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2081515