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[期刊] 技术经济
[作者]
姜秀山 国建华
[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] 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] 资源科学
[作者]
侯艺璇 赵华甫 吴克宁 李凯
为科学预测作物重金属含量,实现重金属污染农用地的安全利用,本研究利用地理探测器选取对作物Cd含量影响较大的土壤Cd含量、土壤pH值、与交通主干线的距离等10个因素为输入因子,农作物可食部分Cd含量作为输出因子,分别建立小麦、水稻、油菜籽、蔬菜可食部分Cd含量的BP神经网络预测模型,对作物种植污染情况进行预测分析,划分作物安全利用种植区。研究结果表明:(1) BP神经网络模型预测精度明显优于多元回归预测模型;(2)对小麦、水稻和油菜籽的可食部分Cd含量预测结果进行评价,得到作物污染可能的空间分布及特征;(3)依据评价结果,对3种作物进行配置,划分得到4种作物适宜种植区,并提出管控策略。研究可为污染农用地的安全利用及作物种植调整提供思路和依据,兼具理论和现实意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[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] 统计与决策
[作者]
程肖冰 曹丽婷 李苏建
文章结合部分零售商品的销售特征和影响销售的因素，采用改进神经网络模型进行预测分析。由于基本径向基（RBF）神经网络模型容易出现对训练样本过度拟合现象，因此使用粒子群（PSO）算法和随机梯度下降法（SGD）混合优化RBF模型，其中PSO能够降低算法陷入局部极小的可能性，SGD则可以保证算法的局部搜索能力。针对零售商品短期销量的预测，优化模型预测精度较高、预测稳定性好。
[期刊] 资源科学
[作者]
丁美 籍春蕾 邹碧莹 赵言文
农作物秸秆是地球上第一大可再生资源,为能更好的合理开发利用农作物秸秆资源,缓解日益突出的资源短缺、环境污染与经济发展的矛盾,对其进行预测研究是非常之必要的。本文系统分析了江苏省秸秆资源现状及其资源量变化趋势影响因素,并以1990年-2008年历史数据和2009年农作物秸秆资源普查数据为基础,选取理论资源量、人均资源量和单位播种面积资源量为预测评价指标,基于BP神经网络(BP-ANN)对江苏省农作物秸秆资源的评价指标发展趋势进行预测。结果表明:建立的BP神经网络预测模型的相对误差基本在5%的范围内,平均相对误差在2%左右,预测结果与实际有较高的拟合度,且对数据具有较好的适应能力。在未来5年内,江...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
程冀文 王树森 罗于洋 张岑
[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象，建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型，探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化，以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子，并根据与生物量相关性大小加入输入变量，从而组成6组不同输入变量，输入变量包含因子数量逐步增加（1～6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能，确定最佳输入变量，并在最优输入变量的基础上，确定BP神经网络隐层数量，经过反复训练，建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构，即输入层节点数（N_(in)）∶隐层节点数（N_h）∶输出层节点数(N_(out))为：4∶9∶1。其中训练数据R~2=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50；测试数据R~2=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量，随着输入变量中输入因子的数量不断增加，发现其R~2、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好，但是输入变量每增加1种后，当输入因子数量为5时，模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小，考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性，输入层最优输入因子数为4种，当隐层数为9时模型性能表现为最优。
[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
[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...
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