首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于遗传BP神经网络的城市物流需求量预测
引用本文:阮清方,缪立新,杨朋,任丽. 基于遗传BP神经网络的城市物流需求量预测[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2011, 0(6)
作者姓名:阮清方  缪立新  杨朋  任丽
作者单位:清华大学深圳研究生院现代物流研究中心;深圳技师学院;
摘    要:结合遗传算法与BP神经网络算法预测城市物流需求量,通过算例对比证明了遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于单一算法.基于物流业的广泛性提出采用3种物流需求量作为网络的输出指标,提高了物流需求量预测的广度与可信度,并提出了一种连续预测未来数年物流需求量的方法以便于运用于实际决策之中.

关 键 词:遗传算法  BP神经网络算法  预测  物流  需求量  

Urban Logistics Demand Forecast Based On Genetic and BP Neural Network Algorithms
Ruan Qingfang,) Miao Lixin) Yang Peng) Ren Li))). Urban Logistics Demand Forecast Based On Genetic and BP Neural Network Algorithms[J]. journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering), 2011, 0(6)
Authors:Ruan Qingfang  ) Miao Lixin) Yang Peng) Ren Li)))
Affiliation:Ruan Qingfang1,2) Miao Lixin1) Yang Peng1) Ren Li1)(Graduate School at ShenZhen,Tsinghua University,Shenzhen 518055,China)1)(Shenzhen Institute of Technology,Shenzhen 518045,China)2)
Abstract:This article predicts demand for urban logistics on genetic algorithm and BP neural network algorithms,proving that the genetic BP neural network algorithms is better than a single algorithm in the forecast accuracy and convergence rate.Based on the extensive logistics industry,it proposes to adopt three logistics demand as the network's output indicators,improves the breadth and reliability of prediction,and puts forward a method of continuous forecasting in order to be used in actual decision-making.
Keywords:genetic algorithm  BP neural network algorithms  forecast  logistics  demand  
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号