摘要
近年来，随着武汉市经济的快速发展和城市化进程的加速推进，客货运输量持续增长，对交通运输系统的发展提出了更高的要求。
准确预测客货运量对交通运输规划、基础设施建设和运营管理至关重要。
神经网络作为一种强大的机器学习方法，在处理非线性、高维数据方面表现出色，为客货运量预测提供了新的思路。
本文首先阐述了客货运量预测的相关概念，并回顾了国内外研究现状。
然后，详细介绍了神经网络的基本原理、常见模型及其在预测领域的应用。
在此基础上，重点探讨了基于神经网络的武汉客货运量预测模型构建方法，包括数据来源与预处理、特征选择与指标体系构建、模型选择与优化、模型训练与评估等关键环节。
最后，对基于神经网络的武汉客货运量预测研究进行了总结和展望，并提出了未来研究方向。
关键词：客货运量预测；神经网络；深度学习；武汉市；交通运输规划
客运量是指在一定时期内，使用各种交通工具运送旅客的数量，通常以“人公里”或“人次”为单位。
货运量是指在一定时期内，使用各种交通工具运送货物的数量，通常以“吨公里”或“吨”为单位。
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