基于自适用BP神经网络的物流数据预测系统

发布时间：2024-06-03 02:23

　　本文的物流数据预测系统主要是研究物流订单量的预测问题,优化预测准确率,帮助物流企业提前解决车辆的安排调度问题,降低车辆运输成本。在与物流企业的项目合作过程中,经过实地调研发现,物流规模的扩大积累了海量的物流数据,如何有效的利用物流大数据为物流企业创造更多的效益是企业非常关注的问题,因此一种更加高效稳定的预测算法应用于物流订单量的预测是非常必要的。本文对大量的数据预测算法和应用于其他相关领域的数据预测技术的国内外文献进行了研究分析,发现自适应BP神经网络算法具有良好的非线性数据预测性能和通用性,参数简单易于实现,但该算法仍存在一些缺陷,如何加快BP神经网络在训练过程中的收敛速度,避免自适用BP神经网络在优化权值和阈值时陷入局部最优值是本文需要解决的问题。通过对大量自适用BP神经网络算法的国内外文献研究分析,验证了群智能优化算法可以有效地对自适用BP神经网络算法进行优化,而经过改进的粒子群算法收敛速度快从而避免了陷入局部最优值,因此本文结合了改进的粒子群算法的优势,提出了一种混合自适应BP神经网络算法(HABP,Hybrid Adaptive Back Propagation Neural...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 课题来源及研究内容
    1.3 本文的组织架构
第二章 相关技术研究
    2.1 基础知识
        2.1.1 自适用BP神经网络
        2.1.2 物流数据预测问题
    2.2 自适用BP神经网络研究现状
        2.2.1 主要的自适用BP神经网络
        2.2.2 国内外研究现状
    2.3 物流数据预测问题研究现状
        2.3.1 数据预测应用领域
        2.3.2 求解算法分类
        2.3.3 国内外研究现状
    2.4 本章小结
第三章 基于混合自适应BP神经网络的数据预测优化方法
    3.1 算法分析
    3.2 混合自适应BP神经网络
        3.2.1 BP神经网络
        3.2.2 小生境粒子群算法
        3.2.3 混合自适用BP神经网络算法
    3.3 基于混合自适应BP神经网络的物流数据预测优化方法
        3.3.1 问题描述
        3.3.2 算法流程
    3.4 仿真与分析
        3.4.1 算法性能测试
        3.4.2 物流数据预测算例仿真
    3.5 本章小结
第四章 基于多标签分类的物流数据预测优化方法
    4.1 问题分析
    4.2 多标签分类预测策略
    4.3 基于多标签分类的物流数据预测优化方法
        4.3.1 问题描述
        4.3.2 算法流程
    4.4 仿真与分析
        4.4.1 仿真数据准备
        4.4.2 仿真结果与分析
    4.5 本章小结
第五章 物流数据预测系统设计
    5.1 系统需求设计
        5.1.1 数据分析
        5.1.2 功能分析
    5.2 系统总体设计
        5.2.1 系统总体架构
        5.2.2 系统网络部署
    5.3 系统的模块设计
    5.4 数据库设计
    5.5 本章小结
第六章 物流数据预测系统原型实现与测试
    6.1 系统开发环境
    6.2 系统模块设计
        6.2.1 用户登陆模块设计
        6.2.2 人员管理模块设计
        6.2.3 订单管理模块设计
        6.2.4 数据预测模块设计
        6.2.5 车辆调度模块设计
    6.3 功能测试
        6.3.1 用户登录
        6.3.2 人员管理
        6.3.3 订单管理
        6.3.4 数据预测
        6.3.5 车辆调度
    6.4 本章小结
第七章 总结与展望
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3988030