為了有效提高物流交通預(yù)測的精度,本文提出了由遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和指數(shù)平滑構(gòu)成的組合模型。該模型結(jié)合了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和指數(shù)平滑預(yù)測模型的優(yōu)點,將二者通過加權(quán)平均組成組合模型。組合模型的預(yù)測精度比兩個單一模型分別提高了5.1%和11.7%,從而驗證了該模型的可行性和有效性。 

【文章來源】：中國物流與采購. 2020,(14)

【文章頁數(shù)】：1 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型
    （一）遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    （二）指數(shù)平滑預(yù)測模型
    （三）組合模型
三、實證分析和預(yù)測結(jié)果
四、結(jié)論



本文編號：3513478