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[期刊] 物流技术
[作者]
王晓东 薛明 齐兴敏
将Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络算法的能量函数值做为模拟退火算法的初始值，使用模拟退火算法以一定概率接收较差值的方法把结果反馈给神经网络，从而克服Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络算法容易陷入局部最优解的缺点。然后把改进后的算法应用到配送路径优化中，通过对比原有算法，最终得到一种快速、高效的启发式新算法。
[期刊] 物流技术
[作者]
曹振华 王宇翔
分析区域物流网中的配送路径距离和运输成本之间的关系，针对区域物流网的配送路径选择问题，通过Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法建立单源最短路径的求解模型，求得配送中心到配送点ｉ、配送点ｉ到配送点ｊ之间最短的矩形路阵。通过模型对最优化配送路径方案进行求解，从而为物流配送中心调度提供理论数据，通过仿真实验验证了该配送路径选择的可行性和正确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄向荣 谢如鹤
文章根据大型突发事件的突发性和不确定性,以及食品在物流过程中极易腐损等特点,确立一个用于食品物流应急配送中心选址决策的评价指标体系,并在这基础上,将蚁群算法(ACA)和径向基神经网络(RBFNN)结合起来,建立一个选址决策模型。该模型既具有神经网络的广泛映射能力,又具有蚁群算法所带来的高效率、全局收敛、分布式计算等特点,能够在安全、可靠、高效的原则下,较好地解决大型突发事件中食品应急配送中心的选址决策问题,以便确保和加快灾区的食品供应。最后,通过模拟算例表明该模型的适用性。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
张旭凤 张永安 杨丽
随着物流业的全球化、信息化与一体化发展,物流配送在整个物流系统中的作用变得越来越重要。物流运输系统是物流配送系统中最重要的一个子系统,降低物流成本首先要从降低物流配送的运输成本开始。其中,运输路径的合理性直接影响物流配送速度、成本和效益,特别是多用户物流配送路径的确定是一项复杂的系统工程。车辆路径的恰当选取,有利于加快对客户需求的响应速度,提高服务质量,增强客户对物流环节的满意度,降低服务商运作成本。文章将逆向物流配送与正向物流配送相结合,利用动态规划算法研究闭环复杂配送网络中的最优路径问题。经验证,计算结果与实际相符。利用这种研究方法,可将对子物流配送网络路径的优化研究,扩展到对整个复杂配送...
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙研
运用最新优化算法的果蝇优化算法与灰色神经网络相结合改进预测精度,文章阐述果蝇优化算法和灰色神经网络算法相结合的技术,并将其应用到基金买卖决策的过程中,通过Matlab软件对结合算法的仿真验证,结果表明此结合的算法比单一的灰色神经网络进行建模具有更好的效果和准确度。
关键词：
灰色神经网络 果蝇优化算法 基金决策
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈书谦
根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确。在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性。
关键词：
PID控制 迭代算法 参数优化 神经网络
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈宇 许莉薇
为解决不均衡林业信息文本分类中少数类分类正确率低问题,提出了一种基于优化LM模糊神经网络的不均衡林业信息文本分类算法。在阐述优化LM模糊神经网络算法原理的基础上,提取不均衡林业信息文本特征矩阵训练分类器的各项参数,实现对不均衡林业信息文本的精准与快速分类。实验结果表明该算法对少数类辨识准确率高,优于神经网络分类法以及SVM算法、模糊神经网络算法,为不均衡林业信息文本的分类提供了新思路。
[期刊] 商业研究
[作者]
马明 李松
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
[期刊] 改革与战略
[作者]
罗睿 罗飞
在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明:这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15%下降到改进后的5%。
[期刊] 商业时代
[作者]
张国立 王晶 谢宏 马建伟
蚁群算法(antcolonyalgorithm,简称ACA)是一种最新提出的新型的寻优策略,本文尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明该方法具有更好的全局收敛性,以及对初值的不敏感性等特点。
[期刊] 中国软科学
[作者]
韩庆兰 梅运先
物流配送中心的选址在整个物流系统规划中占有十分重要的地位,需要决策者综合考虑多种因素。但在传统的算法中,有些重要的定性因素被忽略。本文通过建立选址决策的模糊评价矩阵,利用BP人工神经网络来处理数据,可避免传统算法的不足,较客观地对多个选址方案的优劣进行评价,并引用实例说明该方法的实现过程。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
师彪 李郁侠 于新花 闫旺 李鹏
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石...
[期刊] 物流技术
[作者]
秦彤彤 张俊友 王树凤 王文鲁
在人工配送发展的基础上,对无人配送发展的技术和场景进行了构想,根据无人配送网络潜在的风险确定风险因子,建立定量和定性的无人配送网络风险评价指标体系。首先在量化后的风险因子综合模糊评价的基础上,选择BP神经网络对无人配送网络风险进行预测和评价。然后利用青岛市某物流企业的案例验证无人配送网络模型的可行性。最后通过结果对比分析,确定某物流企业无人配送网络风险所在的风险区间为一般到较危险区间,并对风险管理提供改进意见。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
徐祖华 黄彦春 陈铭豪 赵均 邵之江
针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable analog array,FPAA)模拟神经网络的快速模型预测控制算法。通过FPAA模拟电路来实现基于连续神经网络的二次规划求解,有效规避了离散神经网络的收敛性问题,具有求解速度快、占用资源小、简单易实现的特点;通过平移变换和尺度变换方法,解决FPAA模拟电路的信号限制。最后该文给出了FPAA模拟神经网络预测控制软硬件设计方案并通过实验验证了该算法的有效性。
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