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[期刊] 物流技术
[作者]
齐兴敏 徐海 段晨 樊锐
首先运用灰色关联分析法对襄阳市货运量及其影响因素进行分析,得出影响襄阳市货运量变化的主要因素有地区生产总值(GDP)、第二产业产值、第三产业产值、全社会交通运输行业固定资产投资、进出口总值、社会消费品零售总额和人均GDP,然后将这些因素作为遗传神经网络的输入神经元,建立物流货运量预测的遗传神经网络模型,并对其进行训练;最后用训练好的模型预测2017-2019年襄阳市物流货运量。结果显示,基于灰色关联分析的遗传神经网络模型预测的平均相对误差为0.215 3%,预测精度较高,在物流货运量预测方面具有一定的参考价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
曾浩然 刘名武
首先建立基于遗传BP神经网络的滚装运输市场货运量预测模型,然后采用川江滚装运输年度数据进行神经网络训练与预测。结果表明,遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于传统预测算法。预测结果为川江滚装运输企业战略规划和滚装运输竞争力的提高提供了决策支持。
[期刊] 物流技术
[作者]
段力 王开鹏 刘聪健 王孙超
首先论述了传统铁路货运量预测方法的不足,然后介绍了广义回归神经网络预测模型以及将数据输入基于广义回归神经网络预测模型之前,采用数据筛选和模糊聚类相结合的特征选择方法,最后以广州为例,对该方法进行了验证。
关键词：
铁路货运量 预测 特征选择 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
张双
文章首先对BP神经网络进行改善,利用遗传算法对权值和阙值的初始值进行优化,加快了收敛速度,一定程度上避免了局部最小的问题,利用这种改进的BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行修正,建立灰色神经网络模型。其次结合宏观经济因素对股指进行多元回归分析,利用加权法对多元回归分析和灰色神经网络进行组合,更好的利用了不同单一模型的优势。这种组合预测模型较灰色预测模型误差率可以减少40—70%。
[期刊] 物流技术
[作者]
潘开灵 尤佳滢 贾向南
建立了航空货运量的灰色－权马尔可夫预测模型，以灰色ＧＭ（１，１）对航空货运量进行预测，并根据历史数据的拟合结果划分出马尔可夫状态，再以权马尔可夫链进行短期状态预测，进一步修正灰色预测结果。实例结果显示，该模型较灰色ＧＭ（１，１）预测准确性更高，能反映出航空货运量的随机波动，适合于地区航空货运量的预测。
关键词：
灰色预测 马尔可夫 航空货运量 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘娜 赵永乐 邵光成
以企业人力资源结构为研究对象,将企业人员分为管理人员、科技人员和普通员工,根据这三类人员的影响因素,利用遗传算法的全局寻优能力,构造了预测人力资源结构的遗传神经网络模型(GANN),并以ZC集团公司为实例,对其人力资源结构进行了预测。结果表明,该文建立的遗传神经网络模型对描述管理人员、科技人员分别占总职工比重与其影响因素的非线性关系方面具有较高的精度和应用价值。
[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] 统计与决策
[作者]
汪劲松 石薇
为了克服神经网络易陷入局部最小值和收敛速度慢等缺点,文章引入多种群遗传算法,将神经网络的初始权值和阈值作为寻优目标,利用遗传算法求出最优值,并且建立了一个多种群结构,在克服遗传算法早熟收敛的同时,可以兼顾算法的全局寻优和局部寻优。实证结果表明:优化后的神经网络模型比传统的神经网络模型有更好的预测效果。在数据处理上,考虑到金融数据的非线性特征,采用了非参数核估计方法,将无关变量进行剔除。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘喜明
采用定性分析方法确定物流货运量的影响因素,基于线性回归方法建立数学模型。采集延安市货运量相关数据,根据2001-2008年数据确定模糊回归系数A,对2009-2012年公路物流货运量进行计算,并采用实际数据与其他三种预测方法进行验证。结果表明:线性回归数学模型对物流货运量进行预测精确度高,误差较小。
[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] 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] 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] 价格月刊
[作者]
张兆同 余潜
运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量。并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性。采用2010年1月2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11%,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花
[期刊] 价格月刊
[作者]
张兆同 余潜
运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量。并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性。采用2010年1月~2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月~2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11%,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花市场价格提供参考。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
龙满生 何东健 宁纪锋
充分利用计算机视觉和人工神经网络技术 ,建立了一个苹果综合外观品质检测与分级系统 ,实现了对苹果的正确分级 ,正确识别率可达 90 .8%。还借助于遗传算法对 BP网络进行设计 ,提高了其学习速度。
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