為獲取較大的市場占有率和較好的利潤增長水平,鐵路貨運公司需要實時掌握鐵路貨物運價在貨運市場中的競爭力,綜合考慮社會、企業(yè)自身和貨主等因素,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,進行鐵路貨運價格風險預警判定方法研究,并建立運價風險預警模型。以某鐵路局集團有限公司大宗貨物運輸中的煤炭運輸為例,選取2015—2017年相關(guān)數(shù)據(jù),訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到鐵路煤炭運價的風險預警結(jié)果。與實際數(shù)據(jù)對比,擬合程度較高,因此可使用該方法對當期的運價風險程度進行合理預測,同時也對相關(guān)鐵路部門的運價政策制定與調(diào)整起到輔助決策作用。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的鐵路運價風險預警模型
    1.1 模型構(gòu)建
        (1）確定輸入節(jié)點數(shù)
        (2）確定輸出節(jié)點數(shù)
        (3）確定隱含層節(jié)點數(shù)
    1.2 鐵路運價風險預警指標體系的建立
    1.3 樣本數(shù)據(jù)歸一化
    1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練
2 案例分析
    2.1 樣本數(shù)據(jù)的采集
    2.2 預警級別的確定與劃分
    2.3 模型運行情況與結(jié)果分析
        2.3.1 隱含層節(jié)點個數(shù)的確定
        2.3.2 模型訓練與結(jié)果分析
3 結(jié)束語



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