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摘要：本发明公开了一种基于神经网络的铁路货运运量预测的方法及装置，适用于铁路货运运量预测技术领域，该方法包括：获取运输网的货运量数据；对所述货运量数据进行预处理，得到货运量数据样本集；基于循环神经网络与图卷积神经网络，构建初始货运量预测模型；将所述货运量数据样本集输入所述初始货运量预测模型进行训练，得到目标货运量预测模型；将所述货运量数据输入所述目标货运量预测模型进行预测，得到货运量预测结果。本发明的技术方案，能够更加精准地实现对铁路运输网中各货运站货物装载量的预测，进而实现对铁路运输网货运状态更加精细的把控。
主权项：1.一种基于神经网络的铁路货运运量预测的方法，其特征在于，包括：获取运输网的货运量数据，所述货运量数据包括：近期日货运量数据、货运量周期性汇总数据、运输网拓扑结构数据；对所述货运量数据进行预处理，得到货运量数据样本集；基于循环神经网络与图卷积神经网络，构建初始货运量预测模型；将所述货运量数据样本集输入所述初始货运量预测模型进行训练，得到目标货运量预测模型；将所述货运量数据输入所述目标货运量预测模型进行预测，得到货运量预测结果。
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百度查询： 陕西靖神铁路有限责任公司 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种基于神经网络的铁路货运运量预测的方法
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