發(fā)布時(shí)間：2018-02-25 16:00

  本文關(guān)鍵詞： 煤炭物流 改進(jìn) 灰色系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 需求預(yù)測(cè)　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年18期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章針對(duì)傳統(tǒng)物流需求單一預(yù)測(cè)方法的缺陷,選擇并改進(jìn)灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型,構(gòu)建煤炭物流需求預(yù)測(cè)系統(tǒng),結(jié)合2000~2012年間的相關(guān)統(tǒng)計(jì)信息,進(jìn)行改進(jìn)后的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn),預(yù)測(cè)結(jié)果顯示:該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,滿足煤炭物流需求預(yù)測(cè)要求,對(duì)于應(yīng)用于復(fù)雜非線性系統(tǒng)具有可行性。
[Abstract]:Aiming at the defects of the traditional single forecasting method of logistics demand, this paper selects and improves the combination model of grey system and neural network, constructs the coal logistics demand forecasting system, and combines the relevant statistical information from 2000 to 2012. An improved grey neural network forecasting model is tested. The prediction results show that the model has high prediction accuracy and meets the demand of coal logistics forecasting. It is feasible for the application of the model to complex nonlinear systems.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(09BJL058) 國(guó)家軟科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011GXS9K003) 山西省軟科學(xué)項(xiàng)目(2012041014-02);山西省軟科學(xué)項(xiàng)目(2013041067-04)
【分類號(hào)】：F426.21;F252;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1534210