基于RBF神经网络的区域物流需求预测

发布时间：2022-10-21 12:39

　　区域物流需求预测是政府部门进行物流规划、制定物流相关政策的基础,具有数据量小和非线性的特点,传统预测方法难以保证预测的精度。本文将区域外贸总额、人均消费水平、区域零售总额和三大产业的产值作为影响因素,运用RBF神经网络和随机森林算法对区域物流需求进行预测,并结合多元线性回归、MLP神经网络、灰色预测模型、BP神经网络和基于泊松分布的神经网络算法进行对比分析。实例分析的结果表明,基于RBF神经网络的区域物流需求预测模型精度最高,平均绝对误差百分率为2.41%,最大绝对误差百分率为8.56%,达到了精准预测的效果,具有一定的应用价值。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
0 引言
1 物流需求预测原理
2 物流需求预测模型
    2.1?模型的构建
        (1）基于RBF神经网络的预测模型
        (2）基于随机森林算法的预测模型
    2.2?模型的评价
3 预测结果与分析
    3.1?数据来源及预处理
    3.2?各预测模型预测结果
    3.3?结果对比分析
4结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RBF神经网络的磁屏蔽性能计算方法[J]. 吕志峰,张金生,王仕成,李婷.  系统工程与电子技术. 2018(08)
[2]基于RBF网络的城市垃圾产量预测及可视化[J]. 秦绪佳,彭洁,徐菲,郑红波,张美玉.  中国环境科学. 2018(02)
[3]基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类[J]. 陈元鹏,罗明,彭军还,王军,周旭,李少帅.  农业工程学报. 2017(14)
[4]基于改进网格搜索算法的随机森林参数优化[J]. 温博文,董文瀚,解武杰,马骏.  计算机工程与应用. 2018(10)
[5]基于多种群遗传BP的城市物流需求预测[J]. 孙焰,赵剑翔,郑文家.  综合运输. 2016(03)
[6]泊松分布灰色理论在物流需求预测中的应用[J]. 闫娟,李萍.  计算机仿真. 2012(04)
[7]物流需求预测算法的仿真研究[J]. 吴洁明,李余琪,万励.  计算机仿真. 2011(09)
[8]基于MLP神经网络的区域物流需求预测方法及其应用[J]. 后锐,张毕西.  系统工程理论与实践. 2005(12)



本文编号：3695659