摘要
客货运量预测是交通运输规划和管理的重要基础，准确预测客货运量对优化交通资源配置、提高运输效率、促进经济发展具有重要意义。
传统的客货运量预测方法主要依赖于统计学模型，如时间序列分析、回归分析等，但这些方法难以捕捉复杂多变的交通运输系统中的非线性关系和时空特征。
近年来，神经网络作为一种强大的机器学习方法，在处理高维、非线性数据方面表现出显著优势，被广泛应用于客货运量预测领域。
本文首先阐述了客货运量预测的研究背景和意义，然后介绍了神经网络的基本原理和发展现状，并重点综述了神经网络在客货运量预测中的应用研究进展，分析了不同神经网络模型的优缺点和适用场景。
最后，对未来神经网络在客货运量预测中的发展趋势进行了展望。
关键词：客货运量预测；神经网络；深度学习；交通运输规划；机器学习
#1.1客货运量客货运量是衡量交通运输业发展规模和水平的重要指标，反映了区域经济活动和人口流动的活跃程度。
客运量指在一定时间和范围内，各种运输工具实际运送旅客的数量，通常以“人公里”或“人次”为单位；货运量指在一定时间和范围内，各种运输工具实际运送货物的数量，通常以“吨公里”或“吨”为单位。
#1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元通过相互连接形成复杂的网络结构。
神经网络具有强大的学习能力和非线性映射能力，能够从大量数据中自动学习复杂的模式和规律，并进行预测和决策。
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