[发明专利]运量预测方法

摘要

本发明提供了一种运量预测方法，包括步骤1：在原始运量数据序列中加入缓冲算子，得到融合缓冲算子的第一序列；步骤2：根据所述第一序列建立第一模型；步骤3：通过所述第一序列训练基于深度递归神经网络的第二模型；步骤4：分别通过所述第一模型和以及经过训练的第二模型预测运量，得到第一预测结果和第二预测结果；步骤5：对所述第一预测结果和第二预测结果进行加权组合，得到目标预测结果。从而可以极大降低原始运量序列受到季节和市场政策因素的影响，可充分挖掘多个序列之间的潜在规律，为物流市场的决策提供强有力支持。