基于改进BP模型的我国社会物流总成本预测

发布时间：2018-06-14 14:25

  本文选题：BPNN + 社会物流总成本　； 参考：《统计与决策》2014年06期

【摘要】：由于社会物流总成本(WLCB)时间序列具有线性和非线性的特征,传统预测方法、神经网络(NN)方法都在预测分析时产生较大的误差。文章以相邻两年的WLCB的增长率的增率作为网络的输入,以此建立基于BP-ANN的WLCB预测模型,对我国WLCB进行预测,与建立在原始数据的BPNN模型进行比较,仿真实验表明,改进的BPNN模型预测准确率大大提高,从而证实了改进NN模型用于WLCB预测的有效性。
[Abstract]:Due to the linear and nonlinear characteristics of the WLCB-based time series, the traditional forecasting methods and the neural network (NNN) methods all produce large errors in the prediction and analysis. In this paper, the growth rate of the adjacent WLCB is taken as the input of the network, and the WLCB prediction model based on BP-ANN is established. The WLCB in our country is forecasted and compared with the BPNN model based on the original data. The simulation results show that, The accuracy of the improved BPNN model is greatly improved, which verifies the effectiveness of the improved NN model in WLCB prediction.
【作者单位】： 湖北科技学院数学与统计学院;
【分类号】：F253.7;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2017695