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基于改进的BP人工神经网络的物流需求规模预测 总被引：4，自引：2，他引：2
为了对物流需求规模进行准确预测，探讨了用于物流需求规模预测的经济指标和物流需求规模的度量指标，再应用粗糙集理论、适应度函数和BP人工神经网络理论建立了用于物流需求规模预测的模型，即改进的BP人工神经网络模型。该模型首先应用粗糙集对BP人工神经网络的输入层进行指标知识约简，以减少BP人工神经网络的复杂度，再在BP人工神经网络中引入适应度函数，以克服传统BP人工神经网络算法易陷入局部最优、训练速度较慢等缺陷，最后，将该模型应用在案例分析中。结果表明，该模型使预测精度得到很大提高；该方法为以后物流需求规模的预测提供了一种新的思路和方法。 相似文献
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物流企业规模经济计量研究 总被引：3，自引：1，他引：2
目前对物流企业规模经济的研究还停留在定性分析阶段,为了定量对其进行分析,首先对规模经济的计量方法进行探讨,应用数理统计方法首次建立物流企业规模经济计量模型,最后应用该模型进行实例分析并得出物流企业中存在规模经济现象和它获取规模经济的具体方法的结论.该方法可为以后物流企业规模经济的进一步分析和研究提供一种新的思路和方法. 相似文献
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