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[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]
李晓利 王泽江
文章针对传统物流需求单一预测方法的缺陷,选择并改进灰色系统与神经网络的组合模型,构建煤炭物流需求预测系统,结合2000~2012年间的相关统计信息,进行改进后的灰色神经网络预测模型检验,预测结果显示:该模型具有较高的预测精度,满足煤炭物流需求预测要求,对于应用于复杂非线性系统具有可行性。
[期刊] 中国人力资源开发
[作者]
蒋蓉华 曹琦
本文运用灰色关联分析对预测指标进行筛选,并采用灰色BP神经网络模型为研究工具,对企业未来3年的人力资源需求量进行预测。与灰色预测相比,灰色BP神经网络预测结果精度更高,可为企业人力资源预测工作提供更好的方法。
关键词：
人力资源 BP 神经网络 灰色预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
王保贤 刘毅
人力资源是企业的核心资源,人力资源需求预测对人力资源配置和优化起着至关重要的作用。文章从人力资源预测等基本概念出发,创新地构建了灰色BP神经网络模型,对电力公司的人力资源需求进行分析,通过灰色预测模型确定电力公司的关键分析指标,并以灰色预测模型的指标预测值作为BP神经网络的输入,最终获得BP神经网络模型的预测值。实证分析表明,灰色预测模型与BP神经网络的组合模型对电力公司的人力资源需求预测具有较小的误差和优良的仿真效果;同时,与单一的灰色预测模型相比,灰色BP神经网络模型表现出更好的预测精度。
关键词：
人力资源 需求预测 BP神经网络 灰预测
[期刊] 软科学
[作者]
俞达 綦方中
以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。
关键词：
灰色理论 神经网络 GNNM(1,N)
[期刊] 中国流通经济
[作者]
兰洪杰 汝宜红
本文认为,对奥运食品冷链物流需求进行预测分析,可在一定程度上减少冷链物流在实际运作中的不确定性,为奥运食品冷链物流的系统规划和实际运作提供参考。冷链物流需求预测主要预测居住在奥运村的各类人员和国内外观众(需求主体)对冷冻冷藏食品(需求客体)的需求所引发的冷链物流需求量。文章首先预测需求主体数量,然后结合人均食品消耗量预测冷冻冷藏食品的总需求量,最后根据单位设施设备的能力,预测食品冷链物流需求量。预测结果表明,奥运会期间食品冷链物流的需求量将成倍增加,而目前多数生产企业自有冷藏车数量较少,不足以应对奥运会带来的对冷藏车需求的增加。因此,北京市及相关奥运餐饮服务提供商应考虑是购买冷藏车还是与第三方...
[期刊] 物流技术
[作者]
严其飞 李俊山 张仲敏 周伟
针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
[期刊] 物流技术
[作者]
李程
首先应用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络两种单项预测模型对上海货运量进行预测,然后使用变权组合预测得出组合预测值,之后根据相同的预测方法对仓储成本、配送成本、装卸包装成本和流通加工成本进行了预测,最后依据货运量以一定的比例关系求出其它作业量,加总得到上海的物流量,通过对单项与组合预测误差的比较,得出使用组合预测后精度大大提高,有助于更好的制定出物流规划,促进上海物流一体化发展。
[期刊] 管理评论
[作者]
章杰宽 朱普选
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
[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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
景亚平 张鑫 罗艳
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的...
[期刊] 经济地理
[作者]
赖红松,祝国瑞,董品杰
人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标,调整土地利用结构,实现土地供需平衡,解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确,直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性,提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p,q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1,1)等维新息模型预测,然后再用前馈神经网络对GM(1,1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例,对其总人口进行了试验预测。结果表明:NARMA(p,q)递归网络模型比GM(1,1)模型具有更高的预测精度,而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。
[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] 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] 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
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