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改进神经网络的港口物流量建模与估计研究
1
作者
杨燕
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第10期193-195,共3页
为解决传统港口物流量估计方法中存在的估计误差问题,利用改进神经网络建立物流量模型,并实现对物流量估计方法的优化设计。依照港口物流系统的运行原则和改进神经网络的训练原理,搭建相应的物流量估计模型。在该模型下,以采集的历史港...
为解决传统港口物流量估计方法中存在的估计误差问题,利用改进神经网络建立物流量模型,并实现对物流量估计方法的优化设计。依照港口物流系统的运行原则和改进神经网络的训练原理,搭建相应的物流量估计模型。在该模型下,以采集的历史港口物流数据为基础,分析该港口物流量的变化规律,从而得出最终的物流量估计结果。通过与传统估计方法的对比发现,设计港口物流量估计方法的估计误差降低了约0.56%。
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关键词
改进神经网络
港口
物
流
物流量建模
物
流量
估计
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职称材料
题名
改进神经网络的港口物流量建模与估计研究
1
作者
杨燕
机构
南通航运职业技术学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第10期193-195,共3页
文摘
为解决传统港口物流量估计方法中存在的估计误差问题,利用改进神经网络建立物流量模型,并实现对物流量估计方法的优化设计。依照港口物流系统的运行原则和改进神经网络的训练原理,搭建相应的物流量估计模型。在该模型下,以采集的历史港口物流数据为基础,分析该港口物流量的变化规律,从而得出最终的物流量估计结果。通过与传统估计方法的对比发现,设计港口物流量估计方法的估计误差降低了约0.56%。
关键词
改进神经网络
港口
物
流
物流量建模
物
流量
估计
Keywords
improved neural network
port logistics
logistics volume modeling
logistics volume estimation
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
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1
改进神经网络的港口物流量建模与估计研究
杨燕
《舰船科学技术》
北大核心
2020
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