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[期刊] 中国流通经济
[作者]
彭志忠
本文认为,解决供应链上游企业准确理解下游企业所提供的订货信息,进行科学的市场需求预测是供应链管理中具有战略性和规划性决策的问题。基于市场准确预测的协作计划预测和补货技术(CPFR技术)能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰波动,从而使销售商和供应商做好准备,赢得主动。而构筑基于CPFR技术的供应链需要良好的预测方法和技术以及信息系统的支撑。文章指出,基于误差反传算法的神经网络(BP神经网络)作为一种对复杂经济现象进行分析和预测的有效工具,在有大量数据和长期学习过程的情况下,能发挥出更大的优势和性能,加之其具备自学习和自适应能力,能适时调整流程企业产品销售的信息误差,对供应链的决...
关键词：
神经网络 需求预测技术 供应链
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 管理现代化
[作者]
彭志忠
供应链的不确定性要求企业建立安全库存,随着现代产品多样性的增加、产品生命周期不断缩短,安全库存成为库存成本的重要组成部分。供应链成功的关键是在不损害产品供应水平的情况下,找到降低安全库存水平的有效途径。本文主要采用利用一种新型的GRNN神经网络技术,构建安全库存预测模型,并对模型的指标设置与仿真过程进行分析。
关键词：
供应链 安全库存 神经网络 GRNN
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙红霞 仪垂杰 郭健翔 周扬民
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
关键词：
神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率
[期刊] 资源科学
[作者]
李瑞 张悟移
随着中国经济的快速发展，物流业需求快速增长、规模不断扩大，也带来了能源消耗的增长。研究中国物流业能源消费水平以及能源需求，有利于物流业节能工作的开展、缓解能源压力。本文选取了影响物流业能源需求的１１个主要因素，基于径向基神经网络对２００１－２０１２年间中国物流业能源需求相关数据进行模拟与仿真，在此基础上对２０１６年和２０２０年物流业能源需求量进行了预测，并分析了１１个影响因素的重要性和测算了物流业的能源效率。研究结果表明：１２００１－２０１２年间中国物流业能源消耗总量在不断增加，随着物流业的进一步发展，到２０２０年物流业能源消费总量将达到５１２６１．９２万ｔ标准煤；２在解决物流业能源需求预测问．．．
[期刊] 农业技术经济
[作者]
王新利 赵琨
农产品物流不仅具有一般性物流的共同特点,而且具有独特性和复杂性,这导致利用一般方法进行农产品物流需求预测不仅难度大,而且精度差。为克服单项物流需求预测的局限性及农产品物流数据的不完整性,本文利用神经网络理论,建立基于BP神经网络的农产品物流预测模型,并利用BP神经网络在学习过程中具有工作信号正向传播和误差信号反向传播的特点,通过权值的不断修正,使网络的实际输出向量更加接近期望的输出值,从而极大程度提高了物流预测的准确性。经农产品物流预测实例分析,验证了基于BP神经网络模型建立的物流需求预测模型的准确性与科学性。从而印证了人工神经网络在物流领域中的应用具有更加广泛的发展潜力。
关键词：
BP神经网络 农产品物流量 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
高雪雪
为更合理准确的预测海南省物流需求规模,将理论分析与实证验证相结合,分析了影响海南省物流需求的主要因素,建立神经BP网络模型,选择相应的经济指标为输入指标,预测海南省未来几年的物流需求规模,为海南省未来一定时期内的物流系统规划提供理论依据。
关键词：
BP神经网络 海南省 物流需求 预测
[期刊] 物流技术
[作者]
杨祺煊 王敏
围绕供需两方面分析了区域经济指标与区域物流量的关系，建立了基于广义回归神经网络的预测模型，算例表明，该模型较传统预测模型在预测精度和可靠性方面有较大优势。
[期刊] 物流技术
[作者]
汪勇 廖倩茹 艾学轶 蒲秋梅
物流需求预测是城市发展规划中的重要组成部分，为了能够科学地预测出武汉市的物流需求，选择武汉市地区生产总值、社会商品零售总值及货物进出口作为输入指标，将货物运输量作为输出指标，利用BP神经网络模型进行预测。在此基础上，借助马尔可夫链（Markov）对误差值进行修正，使平均相对误差从7.3%下降至1.9%。结果表明，与单一的BP神经网络模型以及其他神经网络组合方法相比，Markov-BP神经网络模型的预测精度更高，使用Markov-BP神经网络模型，对武汉市未来物流需求预测具有一定的参考价值。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
[期刊] 资源科学
[作者]
郭杰 欧名豪 刘琼 欧维新
以南通市1988年~2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型,在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证。结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算...
关键词：
BP神经网络 建设用地 预测 南通市
[期刊] 资源科学
[作者]
郝思雨 谢汀 伍文 高雪松 邓良基 李启权
以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决...
[期刊] 商业研究
[作者]
王建华 李南 徐斌
企业为了获得竞争优势,都在寻求改善供应链绩效的方法。然而,影响供应链绩效的因素很多,其中预测技术的准确性是一项重要的因素。为此,探索不同随机需求模式下,采用何种预测技术可以获得较优的供应链系统绩效具有很强的实用价值。
关键词：
随机需求 预测技术 供应链绩效
[期刊] 物流技术
[作者]
王健行 岳帅 兰洪杰 戴梓轩 夏梦圆
冬奥会食品冷链物流需求在实际运作中存在不确定性,为减轻其对冷链物流系统的影响,有必要对其进行预测。建立了一种基于改进混合算法优化的灰色神经网络预测模型,该模型考虑了冬奥会食品冷链物流需求主体贫数据、复杂性等特征,在选择传统灰色神经网络模型的基础上,结合遗传粒子群混合算法对其权值与阈值进行优化,并对粒子交叉与变异的概率进行自适应的改进。仿真结果表明,该模型预测精度优于常规灰色神经网络以及单一算法优化的灰色神经网络模型,证明了该预测模型的准确性。最终根据需求主体的预测数量,结合人均冷冻冷藏食品日消耗量、冷藏设备承载能力预测食品冷链物流需求总量,为2022年冬奥会食品冷链物流的实际运作提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪灵枝 黄敢基 申锦标
文章利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型。通过上证指数开盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好。
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