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[期刊] 资源科学
[作者]
郭杰 欧名豪 刘琼 欧维新
以南通市1988年~2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型,在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证。结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算...
关键词：
BP神经网络 建设用地 预测 南通市
[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] 资源科学
[作者]
郝思雨 谢汀 伍文 高雪松 邓良基 李启权
以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决...
[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] 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]
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] 中国人力资源开发
[作者]
蒋蓉华 曹琦
本文运用灰色关联分析对预测指标进行筛选,并采用灰色BP神经网络模型为研究工具,对企业未来3年的人力资源需求量进行预测。与灰色预测相比,灰色BP神经网络预测结果精度更高,可为企业人力资源预测工作提供更好的方法。
关键词：
人力资源 BP 神经网络 灰色预测
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[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] 中国农业大学学报
[作者]
史云扬 李牧 付野 王立威 孙敏轩 郝晋珉
为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。
[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] 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] 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] 中国流通经济
[作者]
彭志忠
本文认为,解决供应链上游企业准确理解下游企业所提供的订货信息,进行科学的市场需求预测是供应链管理中具有战略性和规划性决策的问题。基于市场准确预测的协作计划预测和补货技术(CPFR技术)能及时准确地预测由各项促销措施或异常变化带来的销售高峰波动,从而使销售商和供应商做好准备,赢得主动。而构筑基于CPFR技术的供应链需要良好的预测方法和技术以及信息系统的支撑。文章指出,基于误差反传算法的神经网络(BP神经网络)作为一种对复杂经济现象进行分析和预测的有效工具,在有大量数据和长期学习过程的情况下,能发挥出更大的优势和性能,加之其具备自学习和自适应能力,能适时调整流程企业产品销售的信息误差,对供应链的决...
关键词：
神经网络 需求预测技术 供应链
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