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[期刊] 物流技术
[作者]
李晓利 王泽江
从区域经济与煤炭产业内在关系的视角,对影响煤炭资源富集区物流的各因素进行分析和选择,构建BP神经网络预测模型,并利用Matlab技术对煤炭物流需求进行拟合,随后结合山西省1996-2011年的煤炭物流数据,分别对模型进行预测演练和精度检验,证明该模型应用于煤炭物流需求预测具有可行性和普适性,进一步对2012-2014年的煤炭物流需求进行预测,为现阶段煤炭产业物流的发展提供较为准确的参考。该模型首次采用区域经济指标结合产业发展因素的方法来对煤炭产业物流需求进行预测,在一定程度上反映了煤炭产业发展与煤炭物流需求之间的复杂映射关系,对今后区域内的产业物流需求预测具有重要的指导意义。
关键词：
煤炭物流 物流需求 神经网络 预测
[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] 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] 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] 商业研究
[作者]
张金锁 冯雪 邹绍辉
煤炭资源是我国第一大能源资源,准确地预测煤炭需求动态趋势,对于保障能源供需平衡和规避能源供给风险,促进我国经济社会可持续发展具有重要意义。由于煤炭消费具有非线性和不确定性特征,任何单项煤炭需求预测模型都不能较好地拟合煤炭需求的变动趋势,进而导致预测精度偏低。本文利用ARMA模型拟合其不确定性趋势,紧紧围绕我国煤炭实际消费的非平稳变动特征,通过趋势外推模型拟合煤炭需求的确定性趋势;建立了基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型,该模型运用表明其实用性和精确度都好于已有的组合预测模型。
[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] 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]
张亚佩
利用往年的整车销售数据建立了基于BP神经网络的整车销售模型,然后采用该模型对未来几年的整车销售情况进行了预测,并与实际销售情况进行了对比。试验结果证明,该模型具有较好的预测效果,对汽车生产商和第三方物流公司来说,具有很好的参考价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
李子昕 高凤莲
通过对山西省煤炭生产、运输现状以及山西铁路运力情况分析,运用GM(1,1)模型的方法,对山西省2003-2011年通过铁路运送的煤炭物流的总量进行模拟,对模拟结果采用了后验差检验,并对未来五年的煤炭物流铁路运力需求量进行了预测。预测结果将对山西省煤炭物流的规划和发展战略起到参考作用,具有一定的应用价值。
[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]
孙军艳 刘海燕
分析了我国果品冷链物流的现状,针对果品安全指标进行定性和定量分析,建立果品安全预警的BP神经网络模型,最后用MATLAB软件实现模型并进行训练,结果表明可实现果品安全指标的提前预警。
关键词：
冷链物流 BP神经网络 MATLAB
[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] 统计与决策
[作者]
冯雪 张金锁 邹绍辉 包乌云毕力格
结合数据特征,文章以RBF神经网络作为非线性集成工具,建立了我国天然气需求预测模型。研究发现:(1)非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高,稳定性最强。相较而言,非线性集成模型的预测值平均相对误差最小(2.81%),明显低于单一的ARIMA模型(3.55%)、RBF残差修正后的组合模型(6.78%)和单一的RBF模型(9.00%);(2)非线性集成模型预测2013~2015年我国天然气需求量以年均12.45%的比例增长,这种增速有利于我国能源消费结构的改善。
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