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[期刊] 物流技术
[作者]
令狐佳
通过研究PSO优化神经网络静态前馈模型和简单动态模型在应急物流中的应用,分析并预估出了物流突发需求过程中的物流发出量、吸引量和周转总量。通过仿真实验,验证了PSO优化神经网络算法在应急物流需求估计与预测方面的优越性。
关键词：
PSO算法 神经网络 应急物流 突发需求
[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] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
项承昊 赵易
本文在神经网络算子理论中的Max-product型的算子和Kantorovich型算子的基础上， 构造了一类由Sigmiodal函数激发的拟插值型的神经网络算子， 考虑了其对实数域上非负连续函数的点态逼近和一致逼近， 并给出了其在■空间上K-泛函类型的估计.
[期刊] 物流技术
[作者]
梁军
物流外包量受到经济、政策、区域多种因素影响,其变化具有周期性和随机性,传统单一模型难以对其进行准确预测。为了提高物流外包量的预测准确率,提出了一种优化神经网络的物流外包预测模型。首先采用灰色预测模型对物流外包的周期性变化规律进行预测,然后采用神经网络模型对随机性规律进行预测,最后用灰色预测模型对神经网络进行优化,得到物流外包量最终预测结果,提高了预测准确率。结果表明,优化神经网络模型可以很好对物流外包量变化规律进行刻画,提高了物流外包量的预测准确率。
关键词：
物流外包 预测模型 灰色模型 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭鹏
网络环境下的航空客运产品预售时间窗和乘客预订用时大幅缩减,导致收益管理系统中短期需求数据分布形式的高度不确定性。为提高多需求分布下网络无约束估计的准确性,文章针对乘客需求的“溢出”和“再现”效应、以及取消预订和no-shows行为,构建了基于威布尔和对数正态分布的参数回归模型,并分别提出了基于截尾样本数据的网络需求无约束估计方法。最后,通过数值算例说明了所提多分布方法能有效避免传统方法对航空网络历史乘客“初始需求”的高估问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊重俊 樊鸿飞
文章讨论了神经网络用于非线性经济系统建模与预测的问题和方法。主要探讨了如下几个问题:(1)相关变量的选择;(2)运用改进遗传算法学习神经网络连接权值;(3)模型阶数确定准则;(4)观测数据的可预测性与模型的有效性检验;(5)缺损值的处理。
[期刊] 商业研究
[作者]
梁礼明 翁发禄 丁元春
针对以往企业决策者难以掌握企业客户的流失倾向,运用神经网络的基本原理建立客户流失预测模型,使得决策者在商业实施过程中能够做到有的放矢,并且结合企业实例检测了该模型的可靠性。
[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] 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] 运筹与管理
[作者]
张文芬 杨家其
近年来海洋综合开发势头迅猛,海上船舶运输业的发展迅速,然而在创造可观的经济效益和社会效益的同时,海上险情事故频发,应急资源需求复杂多变。本文尝试将小波理论应用于海上应急管理领域,运用小波神经网络模型预测未来周期内的海域险情事故数。在海域险情事故预测的基础上,结合应急资源种类、海域的风险程度等影响因素,引入平均风险月度系数,构建了海上突发事件应急资源动态需求概念模型,间接预测应急资源需求,并提出部分可替代应急资源需求的预测思路。并以山东海事辖区为例,验证了该方法的有效性和可行性。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邢会歌 钱苏琴
随着一些城市二手住宅成交参考价机制的落地,社会各界对二手房价格的评估方法提出更高要求。为提高评估精度,反映正确评估概率,本文提出一种二手房价格区间估计方法。首先,建立城市二手房屋微观特征体系,利用神经网络分位数回归模型得到住宅价格的条件分布,再通过核密度估计得到房价的概率密度函数,进而确定置信度下的二手房价格估计区间。利用Python语言,获取成都市49129条住宅交易的真实数据,对该方法进行实证检验。模型结果表明:该方法估计结果可靠性高,区间宽度合理;与线性分位数回归模型相比,该方法估计结果精度更高,稳定性更好。基于此,本文提出加强房地产数据共享体系建设、加强对二手房交易市场的监管等建议。
[期刊] 经济问题
[作者]
刘国清 王红蕾
神经网络具有强大处理非线性系统的能力和映射能力,在企业信用风险评估中得到广泛应用。首先构建了上市公司信用评价的财务指标体系,然后分析了BP神经网络模型易陷入局部最优解的缺陷,通过引入遗传算法修正连接权值,构建了GA-BP神经网络模型,选取2003~2006年的60家上市公司作为训练样本,60家上市公司作为测试样本,对指标进行筛选后进行评估,评估结果显示该模型评估准确率较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
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