發(fā)布時間：2017-10-31 21:37

  本文關(guān)鍵詞：基于多種群遺傳BP的城市物流需求預(yù)測

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【摘要】：城市物流需求預(yù)測是城市物流規(guī)劃的重要前提,為了提高物流需求預(yù)測的精度,本文首先通過分析影響城市物流需求的經(jīng)濟活動,選取城市物流需求預(yù)測的指標。隨后,為了改善BP算法預(yù)測效果受到網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值與閾值影響的缺陷,提出多種群遺傳BP算法進行改進。通過仿真表明,該方法與BP預(yù)測模型以及單種群遺傳BP預(yù)測模型相比,具有較高的預(yù)測精度。
【作者單位】： 同濟大學(xué)道路與交通工程教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 多種群遺傳算法 城市物流 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 需求預(yù)測
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目資助(71072027)
【分類號】：TP18;F259.2
【正文快照】： 隨著我國經(jīng)濟迅速發(fā)展,城市物流作為城市經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ),物流行業(yè)迎來飛速發(fā)展的機遇。城市物流需求預(yù)測作為城市物流資源合理配置的前提,在城市物流系統(tǒng)規(guī)劃中有著重要的地位,許多學(xué)者都對這個問題展開了相關(guān)的研究。在城市物流需求產(chǎn)生機理的研究中[1-3],發(fā)現(xiàn)城市經(jīng)濟發(fā)展水

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 閆娟;;灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在物流需求預(yù)測中的研究[J];計算機仿真;2011年07期

2 蔣夢莉;;包容性檢驗和PCA相融合的物流需求預(yù)測[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年15期

3 田麗;曹安照;王蒙;周明龍;王靜;;基于SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型物流需求預(yù)測[J];重慶工商大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年09期

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王澤江;基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭物流需求預(yù)測研究[D];太原理工大學(xué);2014年

2 臧金霞;基于RS-SVM的農(nóng)資物流需求預(yù)測應(yīng)用研究[D];河北工程大學(xué);2014年

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本文編號：1123911