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[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] 统计与决策
[作者]
王小丽
物流需求量受多种因素的影响,很多因素无法准确掌握。文章通过咨询专家和客观分析,选定GDP增长量、消费品零售总额、进出口总额等七大因素为影响物流需求量的关键因素。然后,将体现灰色GM(1,1)模型和多元线性回归模型优点的多因素灰色预测模型应用于河南省物流需求量的预测实证研究中,为物流需求量的预测提供了一种可靠的科学方法。
关键词：
多因素灰色模型 物流 需求量 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] 沈阳农业大学学报
[作者]
王慧
提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。
关键词：
BP神经网络 灰色理论 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆明希 严广乐
为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 物流技术
[作者]
程霄 陈玉鹏 王锦妍 邹孟博
选取货运量来表征物流需求，用新疆２００１－２０１４年货运量作为原始数据序列，建立无偏灰色马尔科夫预测模型，对＂十三五＂期间的货运量进行预测。模型的检验结果表明：均方差比值和小误差概率均为一级，相对误差为二级。模型提高了货运量预测的精确度，平均精度达到９８．７％，表明此模型对于货运量的预测有很强的实用性。
[期刊] 物流技术
[作者]
顾央青
针对灰色预测与马尔科夫链预测的优点和不足,提出了无偏灰色马尔科夫模型,该模型既消除了传统灰色预测的固定偏差,发挥了灰色系统预测精度的特点,又利用了马尔科夫模型对预测波动性数据准确的优势,最后利用宁波市货运量的数据进行预测验证,结果显示无偏灰色马尔科夫模型预测精度较高,表明该模型的可行性和有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏景明,肖冬荣,卓为
[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] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
伍雄斌 刘伟 郭建钢
以福建省公路旅客周转量和货物周转量的统计资料为基础,结合神经网络技术原理,应用BP神经网络方法建立3维输入、单输出、隐层单元数为15的3层神经网络模型,分别对福建省公路旅客周转量和货物周转量进行预测.结果表明,各月的旅客周转量和货物量预测值的最大相对误差的绝对值分别为0.4890%和0.4495%.该模型具有简便实用、预测精度高的优点.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李义华 杜康 周洁
以木材需求量2005―2013年数据为原始数据,建立了传统灰色、无偏灰色和滑动无偏灰色模型,并分别以3种模型预测2014―2015年木材需求量。通过检验模型的拟合效果和对比预测的相对误差,选取预测效果最优的滑动无偏灰色模型为待修正模型。以滑动无偏灰色预测数据的相对误差分布为状态划分依据,考虑实际情况对一般马尔科夫修正方法进行优化,以优化的修正方法对预测数据进行修正。最终结果表明:当进行改进马尔科夫修正时,滑动无偏灰色预测模型的平均相对误差从6.44%降至1.49%,预测误差减少4.95%,预测精度明显提升
[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。
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