黔南民族师范学院学报

2019, v.39;No.209(04) 64-69

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基于遗传神经网络的城市区域圈物流需求预测——以合肥都市圈为例
Logistics Demand Forecast of Urban Regional Circle Based on Genetic Neural Network——A Case Study of Hefei Metropolitan Circle

于蕾;

摘要(Abstract):

选取6组物流预测的输入变量作为训练集的输入变量,次年的公路货运总量为输出变量。由于2018年社会消费品零售总额缺失,因此先根据往年数据,采用线性回归的模式进行预测,得出2017年社会消费品零售总额,进而使用该数据进行进一步的预测与分析。使用Matlab实现对数据的编程处理,用BP神经网络模型对区域物流量给予合理地预测,通过对比试验结果证明,经过遗传算法优化的神经网络在区域物流预表现出更高的精准度。从而使得政府部门制定科学推动经济发展的方针与政策,为推动物流行业基础设施建设工作的顺利开展制定科学的决策。

关键词(KeyWords): 遗传算法;BP神经网络;优化物流需求

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 安徽省教育厅自然科学重点研究项目“基于遗传神经网络算法的合肥城市区域圈物流需求预测研究”(KJ2019A1146);安徽省教育厅人文社科重点项目“基于物流一体化的安徽农产品物流安全监管体系研究”(SK2015A745);安徽省教育厅人文社科重点项目“基于遗传算法的快递配送路径优化问题研究”(SK2019A0947)阶段性成果;; 合肥职业技术学院校级一般项目“基于遗传神经网络算法的合肥城市区域圈物流需求预测研究”(201914SKB006);; 中国科学院科技服务网络计划(STS计划)“智慧农业核心技术突破与集成示范”;; 国家重点研发计划项目“伊朗农业水资源及水分利用精准检测与变化分析”(YA2018YFE011677)

作者(Author): 于蕾;

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