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BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
1
作者
孙娜
张己炳
《现代农业科技》
2025年第5期167-169,共3页
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改...
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。
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关键词
农产品冷链物流需求量
BP神经网络
自适应学习率
动量项
模型优化
预测准确率
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职称材料
题名
BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
1
作者
孙娜
张己炳
机构
内蒙古农业大学职业技术学院
出处
《现代农业科技》
2025年第5期167-169,共3页
基金
2024—2026年内蒙古农业大学职业技术学院青年专项“县域农产品冷链物流发展策略研究——以乌兰花镇为例”(2024QNZX21)。
文摘
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。
关键词
农产品冷链物流需求量
BP神经网络
自适应学习率
动量项
模型优化
预测准确率
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F326.6 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
孙娜
张己炳
《现代农业科技》
2025
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