發(fā)布時間：2024-06-03 02:23

　　本文的物流數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)主要是研究物流訂單量的預測問題,優(yōu)化預測準確率,幫助物流企業(yè)提前解決車輛的安排調(diào)度問題,降低車輛運輸成本。在與物流企業(yè)的項目合作過程中,經(jīng)過實地調(diào)研發(fā)現(xiàn),物流規(guī)模的擴大積累了海量的物流數(shù)據(jù),如何有效的利用物流大數(shù)據(jù)為物流企業(yè)創(chuàng)造更多的效益是企業(yè)非常關注的問題,因此一種更加高效穩(wěn)定的預測算法應用于物流訂單量的預測是非常必要的。本文對大量的數(shù)據(jù)預測算法和應用于其他相關領域的數(shù)據(jù)預測技術的國內(nèi)外文獻進行了研究分析,發(fā)現(xiàn)自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法具有良好的非線性數(shù)據(jù)預測性能和通用性,參數(shù)簡單易于實現(xiàn),但該算法仍存在一些缺陷,如何加快BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中的收斂速度,避免自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡在優(yōu)化權值和閾值時陷入局部最優(yōu)值是本文需要解決的問題。通過對大量自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的國內(nèi)外文獻研究分析,驗證了群智能優(yōu)化算法可以有效地對自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行優(yōu)化,而經(jīng)過改進的粒子群算法收斂速度快從而避免了陷入局部最優(yōu)值,因此本文結合了改進的粒子群算法的優(yōu)勢,提出了一種混合自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法(HABP,Hybrid Adaptive Back Propagation Neural...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 課題來源及研究內(nèi)容
    1.3 本文的組織架構
第二章 相關技術研究
    2.1 基礎知識
        2.1.1 自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.1.2 物流數(shù)據(jù)預測問題
    2.2 自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡研究現(xiàn)狀
        2.2.1 主要的自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    2.3 物流數(shù)據(jù)預測問題研究現(xiàn)狀
        2.3.1 數(shù)據(jù)預測應用領域
        2.3.2 求解算法分類
        2.3.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    2.4 本章小結
第三章 基于混合自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)預測優(yōu)化方法
    3.1 算法分析
    3.2 混合自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.2.2 小生境粒子群算法
        3.2.3 混合自適用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法
    3.3 基于混合自適應BP神經(jīng)網(wǎng)絡的物流數(shù)據(jù)預測優(yōu)化方法
        3.3.1 問題描述
        3.3.2 算法流程
    3.4 仿真與分析
        3.4.1 算法性能測試
        3.4.2 物流數(shù)據(jù)預測算例仿真
    3.5 本章小結
第四章 基于多標簽分類的物流數(shù)據(jù)預測優(yōu)化方法
    4.1 問題分析
    4.2 多標簽分類預測策略
    4.3 基于多標簽分類的物流數(shù)據(jù)預測優(yōu)化方法
        4.3.1 問題描述
        4.3.2 算法流程
    4.4 仿真與分析
        4.4.1 仿真數(shù)據(jù)準備
        4.4.2 仿真結果與分析
    4.5 本章小結
第五章 物流數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)設計
    5.1 系統(tǒng)需求設計
        5.1.1 數(shù)據(jù)分析
        5.1.2 功能分析
    5.2 系統(tǒng)總體設計
        5.2.1 系統(tǒng)總體架構
        5.2.2 系統(tǒng)網(wǎng)絡部署
    5.3 系統(tǒng)的模塊設計
    5.4 數(shù)據(jù)庫設計
    5.5 本章小結
第六章 物流數(shù)據(jù)預測系統(tǒng)原型實現(xiàn)與測試
    6.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境
    6.2 系統(tǒng)模塊設計
        6.2.1 用戶登陸模塊設計
        6.2.2 人員管理模塊設計
        6.2.3 訂單管理模塊設計
        6.2.4 數(shù)據(jù)預測模塊設計
        6.2.5 車輛調(diào)度模塊設計
    6.3 功能測試
        6.3.1 用戶登錄
        6.3.2 人員管理
        6.3.3 訂單管理
        6.3.4 數(shù)據(jù)預測
        6.3.5 車輛調(diào)度
    6.4 本章小結
第七章 總結與展望
    7.1 總結
    7.2 展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3988030