一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

发布时间：2023-04-12 05:55

　　为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015—2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。

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【文章目录】：
1 基于BP神经网络算法的铁路运价风险预警模型
    1.1 模型构建
        (1）确定输入节点数
        (2）确定输出节点数
        (3）确定隐含层节点数
    1.2 铁路运价风险预警指标体系的建立
    1.3 样本数据归一化
    1.4 神经网络训练
2 案例分析
    2.1 样本数据的采集
    2.2 预警级别的确定与划分
    2.3 模型运行情况与结果分析
        2.3.1 隐含层节点个数的确定
        2.3.2 模型训练与结果分析
3 结束语



本文编号：3790569