基于改进的灰色神经网络煤炭物流需求预测模型.pdf

"基于改进的灰色神经网络煤炭物流需求预测模型" 本文旨在解决传统物流需求预测方法的缺陷，采用改进的灰色神经网络模型来预测煤炭物流需求。该模型结合灰色系统理论和神经网络技术的优势，能够更好地预测煤炭物流需求。文章首先介绍了煤炭物流的重要性和需求预测的必要性，然后详细介绍了灰色神经网络模型的构建过程，包括灰色预测模型和神经网络模型的组合方式、预测指标体系的设置等。文章对该模型的优点和应用前景进行了讨论。 关键词：灰色神经网络；煤炭物流需求预测；需求预测模型；神经网络技术 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测模型，该模型能够更好地预测煤炭物流需求。 2. 介绍了灰色神经网络模型的构建过程，包括灰色预测模型和神经网络模型的组合方式。 3. 论述了煤炭物流需求预测的必要性和重要性。 本文的主要内容包括： 一、引言 本文首先介绍了煤炭物流的重要性和需求预测的必要性，然后对传统物流需求预测方法的缺陷进行了分析。 二、灰色神经网络模型 本文详细介绍了灰色神经网络模型的构建过程，包括灰色预测模型和神经网络模型的组合方式。灰色预测模型能够弱化数据变化的随机性，力图深层挖掘系统运行的潜在规律，而神经网络模型能够学习和记忆能力，填补了灰色系统难以处理非线性问题的缺陷。 三、预测指标体系 本文介绍了煤炭物流需求预测的预测指标体系，包括经济性指标和非经济性指标两个方面。经济性指标可以从煤炭物流需求的供应链视角，将其分为经济发展水平的影响、产业结构水平的影响、能源结构水平的影响、交通设施水平的影响、居民消费水平的影响、出口贸易水平的影响等六个方面。 四、结论 本文的结论是基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测模型能够更好地预测煤炭物流需求，该模型的优点在于能够弱化数据变化的随机性，力图深层挖掘系统运行的潜在规律，并且能够学习和记忆能力，填补了灰色系统难以处理非线性问题的缺陷。 本文的贡献在于 提出了基于灰色神经网络的煤炭物流需求预测模型，并详细介绍了该模型的构建过程和预测指标体系，具有非常重要的理论和实践价值。