基于BP神经网络的物流需求分析与预测

从宏观角度、经济发展的层面提出了我国物流需求的界定和衡量方法,并利用BP神经网络构建了物流需求预测模型。该模型不仅揭示了经济发展水平与物流需求之间的非线性映射关系,同时也为我国物流基础设施网络规模的确定和物流基础设施网络的规划与布局提供了一种新的思路和方法。     

基于BP神经网络的武汉市物流需求模型预测及发展战略研究

从社会经济发展的层面提出了物流需求的界定和衡量方法,并利用BP神经网络对武汉市2010年物流需求量进行了预测;该模型不仅揭示了外部经济系统和内部运输系统与物流需求之间的非线性映射关系,同时有助于对武汉市现代物流业发展战略进行具体分析和规划.     

基于BP神经网络的武汉市物流需求模型预测及发展战略研究

从社会经济发展的层面提出了物流需求的界定和衡量方法,并利用BP神经网络对武汉市2010年物流需求量进行了预测;该模型不仅揭示了外部经济系统和内部运输系统与物流需求之间的非线性映射关系,同时有助于对武汉市现代物流业发展战略进行具体分析和规划。     

基于神经网络的广西物流需求预测模型构建与应用研究

精准预测物流需求,是降低物流运作成本、提高物流运作高效化的重要手段。文章以区域经济发展水平、居民收入和消费水平、人口规模、物流基础设施能力等因素作为输入层,构建输入层到隐含层再到输出层的映射函数,利用神经网络预测方法,预测出“十四五”期间广西物流需求量,并且较传统预测方法具有更高的预测能力。基于物流需求快速增长,建议广西要加强物流基础设施建设,提升物流服务、物流信息化与智能化水平,壮大物流主体和促进物流业与先进制造业深度融合。     

基于BP神经网络的军事物流定单预测方法研究

选择BP神经网络作为军事物流定单的预测工具,从模型输入层、模型输出层、数据预处理三个方面建立了军事物流定单预测模型,并利用MATLAB的神经网络图形用户接口GUI进行BP神经网络的训练和检验,最后给出了应用方法,并说明注意事项。     

基于BP神经网络模型的煤炭物流需求预测研究

从区域经济与煤炭产业内在关系的视角,对影响煤炭资源富集区物流的各因素进行分析和选择,构建BP神经网络预测模型,并利用Matlab技术对煤炭物流需求进行拟合,随后结合山西省1996-2011年的煤炭物流数据,分别对模型进行预测演练和精度检验,证明该模型应用于煤炭物流需求预测具有可行性和普适性,进一步对2012-2014年的煤炭物流需求进行预测,为现阶段煤炭产业物流的发展提供较为准确的参考。该模型首次采用区域经济指标结合产业发展因素的方法来对煤炭产业物流需求进行预测,在一定程度上反映了煤炭产业发展与煤炭物流需求之间的复杂映射关系,对今后区域内的产业物流需求预测具有重要的指导意义。     

基于灰色预测的内蒙古物流需求分析

为了在深度和广度上扩展物流产业,规划建设物流园区,本文根据内蒙古物流业发展现状,运用灰色预测模型,预测出内蒙古未来4年的物流需求。为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据,对制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义。     

基于BP神经网络的北京物流需求预测及分析

从北京市的物流需求现状出发,通过分析其物流需求规模的衡量指标和影响因素,建立物流需求规模预测指标体系,并根据实际数据建立BP神经网络预测模型,预测结果显示北京市的物流需求呈增长之态,在一定程度上能够为北京市物流规划提供定量依据.     

模糊聚类的马尔可夫方法及神经网络法在铁矿石需求预测中的应用

以徐州市生铁产量及其与铁矿石需求量之间的关系为基础,通过模糊聚类的马尔可夫方法、神经网络法进行预测,发现两种方法所得结果基本吻合,旨在为决策者提供参考依据。     

模糊聚类的马尔可夫方法及神经网络法在铁矿石需求预测中的应用

以徐州市生铁产量及其与铁矿石需求量之间的关系为基础,通过模糊聚类的马尔可夫方法、神经网络法进行预测,发现两种方法所得结果基本吻合,旨在为决策者提供参考依据。     

基于模糊神经网络的应急物流最优路径选择

确定了应急物流路径评价指标体系,运用模糊神经网络理论建立了应急物流最优路径的选择方法.将指标参数模糊处理形成特征向量作为输入,以专家评价值作为期望的输出,对网络进行训练,对多个路径选择方案进行评价,取得了良好的效果.     

军事物流预测方法研究

基于实现精确保障的最终目标,提出了军事物流预测的概念：论述了军事物流预测的意义,明确了军事物流预测的程序：对当前军事物流预测各种方法进行了对比分析,提出基于BP神经网络的组合预测方法。将不同预测模型的预测结果有机结合起来,相互取长补短,达到提高预测精度和增加预测结果可靠性的效果：用实例进行验证,证明甩组合预测的方法效果较好。     

基于模糊聚类法的应急物流绩效评估方法研究

提出了一套应急物流绩效衡量的指标体系,并应用模糊聚类方法对应急物流绩效进行分析,该评估方法使应急物流绩效的衡量更具整体性、可比性、实用性和易操作性。     

基于改进型BP神经网络模型的机场物流吐量预测研究

对BP神经网络模型进行了改进，并用于机场物流吞吐量的预测，通过运用桂林机场的实际数据进行检验分析，证明改进后的模型在对机场物流吞吐量和旅客吞吐量的预测上均具有较高的准确性和敏捷性。     

区域物流用地规模预测研究

合理利用土地,可促进区域物流供需和环境之间的协同发展,保障物流带来经济可持续发展,实现区域物流战略可 持续发展.以深圳市龙岗区为例,引入假设条件,选取区域相关经济指标作为解释变量,分析区域物流需求与区域经济发展的内在关系,基于多元线性回归模型,预测区域物流需求;通过分析供需平衡理论,引入相关参数及建立方程,预测处于供需平衡时物流用地的实际需求量,对物流用地数据进行量化.     

区域物流用地规模预测研究

合理利用土地,可促进区域物流供需和环境之间的协同发展,保障物流带来经济可持续发展,实现区域物流战略可持续发展。以深圳市龙岗区为例,引入假设条件,选取区域相关经济指标作为解释变量,分析区域物流需求与区域经济发展的内在关系,基于多元线性回归模型,预测区域物流需求;通过分析供需平衡理论,引入相关参数及建立方程,预测处于供需平衡时物流用地的实际需求量,对物流用地数据进行量化。     

组合预测法在贵州省物流人才需求预测中的应用

根据贵州省经济发展速度与目标,从物流总体发展的现状出发,以2005 ～2009年贵州省物流货物周转量、从业人员数为参考依据,利用组合模型,对未来7年内的贵州省物流人才需求量进行预测,并进行深度分析.     

基于模糊聚类的物流市场细分方法探讨

探讨了一种定量的物流市场细分方法,将行业需求特征和客户具体需求特征作为市场细分的依据,运用模糊聚类法细分市场。在此基础上,根据企业自身状况动态调整细分市场的数量和规模,寻找目标市场,为企业战略决策、产品定位和营销提供一定依据。     

基于RBF神经网络的物流企业财务风险预警评价

为实现物流企业财务风险的实时预警监测,本文在确定物流企业财务风险预警指标体系的基础上,采用RBF神经网络模型构建了物流企业财务风险预警模型,并选择2010年26家物流上市公司的财务数据对财务风险预警模型进行了实例分析。     

基于RBF神经网络的负荷预测研究综述

负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,对于电力系统的安全性、可靠性和经济性都有着显著的影响。RBF是一种三层前馈神经网络,具有良好的函数逼近性能,已被广泛应用到电力负荷预测中,并取得良好的效果。本文主要整理并介绍当前基于RFB神经网的负荷预测方法,对存在的问题进行了分析,并对未来的发展进行了展望。