《表1 某线路平均站台及车厢内部客流密度样本数据》

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《基于RBF神经网络的城市轨道交通线路负荷预警研究》

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选用MATLAB中的神经网络工具箱进行网络的训练，将表1所示的前5组样本数据作为训练样本，第6组数据作为测试样本，数据全部进行归一化处理后输入网络，经过21次训练后，预测误差达到理想值。