基于改进的BP人工神经网络的物流配送中心选址问题研究.pdf

"基于改进的BP人工神经网络的物流配送中心选址问题研究" 该论文研究了基于改进的BP人工神经网络的物流配送中心选址问题。作者刘娟和刘祥伟提出了基于改进的BP人工神经网络模型来解决物流配送中心选址问题，使用MATLAB软件来训练网络，并将其应用于实际的物流配送中心选址问题中。 本研究的主要贡献在于： 1. 提出了基于改进的BP人工神经网络模型来解决物流配送中心选址问题，提高了选址的科学性和效率。 2. 使用MATLAB软件来训练网络，提高了训练速度和精确度。 3. 将改进的BP人工神经网络模型应用于实际的物流配送中心选址问题中，证明了模型的有效性和可靠性。 该研究的重要性体现在： 1. 物流配送中心选址是一个复杂的问题，需要考虑多种因素，如道路设施、交通环境、地质环境、水文环境、经营环境、选地价格、选地面积和通信条件等。 2. 基于改进的BP人工神经网络模型可以更好地解决物流配送中心选址问题，提高物流效率和降低成本。 3. 该研究为物流行业提供了新的解决方案，提高了物流配送中心的科学性和效率。 知识点： 1. BP人工神经网络技术：BP人工神经网络是一种机器学习算法，用于解决复杂的问题。它具有高度自学习和自适应的能力，能够处理非线性映射关系。 2. 改进的BP人工神经网络模型：该模型通过优化BP人工神经网络的参数和结构，提高了模型的精确度和泛化能力。 3. MATLAB软件：MATLAB是一种高性能的数学软件，广泛应用于科学计算和数据分析。 4. 物流配送中心选址问题：物流配送中心选址是一个复杂的问题，需要考虑多种因素，如道路设施、交通环境、地质环境、水文环境、经营环境、选地价格、选地面积和通信条件等。 5. 模糊评价矩阵：模糊评价矩阵是一种多criteria decision-making方法，用于解决多目标优化问题。 6. 选址评价指标：选址评价指标是物流配送中心选址中的一种重要指标，包括道路设施、交通环境、地质环境、水文环境、经营环境、选地价格、选地面积和通信条件等。