"基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测"
本文主要介绍基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测模型,旨在解决当前物流需求预测存在的问题,例如数据复杂且可变性较大、预测方法环境适应性较差等。该模型通过遗传算法优化预测网络中的可变参数,建立多输入一多输出的BP神经网络多元预测模型,实现高精度的物流需求预测。
首先,文章分析了影响区域物流需求预测的各种因素,包括社会、市场、环境等,并建立了区域物流需求预测指标体系。然后,采用遗传算法优化预测网络中的可变参数,并建立多输入一多输出的BP神经网络多元预测模型。最后,通过实例结果表明该模型具有较高的预测精度和有效度。
该模型的优势在于可以处理动态数据,并且可以适应将来发展的需要,解决了当前研究对于将来未知且随机变动的环境缺乏足够分析的问题。同时,该模型也可以解决现有预测数据随物流系统的发展其效用逐渐降低的问题。
在模型构建过程中,作者也对当前物流需求预测研究进行了综述,发现当前研究主要依赖于对历史数据的分析处理,通过主观赋权并运用各种解析算法以精确度最优为目标,建立相应预测模型对历史数据进行分析进而达到对物流系统需求预测的目的。
此外,作者还对比了不同的预测模型,例如基于MLP神经网络的区域物流需求预测模型、基于灰色模型的货物需求量预测模型、基于多区间投入产出模型和空间价格均衡模型相结合的区域物流需求分析模型等,发现基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测模型具有更高的预测精度和有效度。
本文基于遗传BP神经网络的区域物流需求预测模型可以解决当前物流需求预测存在的问题,具有高精度和有效度,为物流战略规划决策提供支撑,促进区域社会经济的健康发展。