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为了提高物流需求的预测精度,提出一种基于消除孤立点合理选择训练样本的物流预测(IFCM-RBFNN)。首先采用密度方法识别和剔除原始物流需求数据中的孤立点,消除孤立点对聚类结果的不利影响;然后采用模糊均值聚类(FCM)算法对物流需求数据进行聚类,选择最优训练样本集;最后采用RBF神经网络建立物流需求预测模型,并采用仿真实验对其性能进行测试。仿真结果表明,相对于对比模型,IFCM-RBFNN提高了物流需求的预测精度,预测结果更加可靠。 相似文献
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以考虑车辆行程约束的逆向物流车辆路径问题为研究对象,建立了逆向物流车辆路径的规划模型,在蚁群算法的基础上更新了信息素,构造了车辆负载使用率启发式因子并根据剩余客户的需要设定车辆的出仓载货量。最后结合实例说明,改进后的蚁群算法能够有效地提高车辆负载率,缩短车辆总行程,对解决实际物流问题有一定参考价值。 相似文献
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为了降低制造业的生产成本,提高收益,在分析生产物流配线闲置和超载成本的基础上,采用粒子群算法对其进行优化,并利用模糊自适应改进惯性权值,通过实证研究表明该方法实用,可操作性强,可以有效降低制造业生产物流成本,具有广泛的应用价值。 相似文献
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传统模型在处理应急物流仓储量时,存在抗风险弱、误差大的缺陷,容易出现混乱,无法进行有效的调度,不能满足及时的应急物流需求。为了解决这一问题,提出一种考虑干扰风险影响下的应急物流仓储量最优模型,模型使用仓储量方案优化指标体系层次结构,分析不同的干扰风险因素,获取最佳的仓储量控制方案,通过立体物流仓储模型获取仓储货位的有效货物量,采用微粒子优化算法对立体物流仓储模型进行优化求解,获取最佳的仓储量。仿真实验结果表明,该模型能够准确描述不同的干扰风险,具有较高的仓储量优化效率和较低的误差率。 相似文献
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本文基于物品间被同时订购的相关度,把物品进行分类处理,建立储位分配优化模型。货位优化后可以使相关性较高的物品聚集存放,又能使出库频率以及质量相对较高的物品存放在离出库口近的货位上。对于建立的优化模型,本文设计了一种基于贪婪算法的启发式算法来进行求解。 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2015,(36)
本文通过对行业配置策略和量化配置方法的总结分析,认为Black-Litterman模型能在客观市场结构的基础上,融入投资者观点,提供稳定明确的行业权重,是一种更加优越的行业配置策略。并在现有的Black-Litterman模型研究成果之上,结合自身实践,提出运用均值回复的方法修正投资者观点,提升模型的适用性。 相似文献
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