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基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究
被引量：
34
1
作者
蔡婉贞
黄翰
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2019年第5期84-90,共7页
为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步...
为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例,通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明,组合预测模型较单一预测模型具有更高的预测精度,能有效减少出现较大误差的概率,使预测结果更接近于实际情况,可为港口今后物流发展规划提供参考.
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关键词
BP神经网络
RBF神经网络
组合模型
预测
港口物流需求
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职称材料
题名
基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究
被引量：
34
1
作者
蔡婉贞
黄翰
机构
汕头职业技术学院经济管理系
华南理工大学软件学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2019年第5期84-90,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370102)
文摘
为了准确、高效地预测港口物流需求量,提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑到物流需求的非线性变化特点,在建模过程中首先采用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预测子模型,然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例,通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明,组合预测模型较单一预测模型具有更高的预测精度,能有效减少出现较大误差的概率,使预测结果更接近于实际情况,可为港口今后物流发展规划提供参考.
关键词
BP神经网络
RBF神经网络
组合模型
预测
港口物流需求
Keywords
BP neural network
RBF neural network
combined model
forecast
port logistic demand
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F552.7 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究
蔡婉贞
黄翰
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2019
34
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