基于人工神经网络算法的港口物流需求预测研究及实证分析
发布时间：2021-09-06 00:24
随着中国外贸持续高速增长,沿海港口特别是大型枢纽港对全球经济和区域经济的促进带动作用越来越重要。港口与其所在城市之间相互促进的一体化趋势也将越来越明显。发展港口现代物流是经济发展的必然趋势,进行港口物流规划是港口城市发展现代物流的一项重要内容。我国各大港口都在进行港口城市的物流体系建设与规划的可行性分析,但是往往忽视物流需求预测的重要性。建立科学的、可操作性的港口物流需求预测模型,进行准确预测是我国港口物流业健康发展的前提和基础。本文以人工神经网络理论为基础,研究港口物流需求的预测。论文介绍了港口物流需求分析的基本理论,包括港口物流需求的基本概念和需求分析的主要内容等,是进行港口物流需求预测的理论依据;通过对港口物流需求指标进行分析,设立得出港口物流需求的需求预测指标体系——港口和腹地区域经济指标和港口物流需求指标;在介绍人工神经网络的基本理论的基础上,建立了基于港口物流需求的神经网络预测模型,并以连云港港口为例,对港口物流需求进行了定性与定量相结合的预测分析,对输入指标进行了灵敏度分析。给出了连云港发展现代物流的对策建议。本文的研究认为,港口物流需求与港口以及经济腹地区域之间存在很强...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
物流需求神经网络预测模型建模流程图
煌ù笱?妒垦?宦畚牧?聘鄹劭谖锪餍枨笤げ馐抵し治?图5一 11995一2006年连云港市GDP变化曲线Figures一 11995一 2006thechangeeurveofGDPforlianyUngang5.1.2连云港港口现代物流现状分析港口是现代物流体系以及物流链条中最为关键的节点，连云港市作为我国重要的沿海港口城市，同时也是我国沿海重要的海陆运输枢纽，是水路、公路、铁路、管道四大运输方式的交汇点。近年来，随着我国经济增长方式的转变以及连云港市自身经济的不断发展，以港口为依托发展起来的现代物流业成为推动连云港市经济增长的基础产业之一，同时也取得了高速发展。目前国内物流业尚未形成一套完整的统计指标体系，本文在征求多位专家和物流专业研究人员的意见后，决定采用中国物流与采购联合会提出的物流业统计指标体系，主要从社会物流总值、社会物流总成本等方面对连云港市物流业的总体概况进行描述。(l)社会物流总值社会物流总值
③归一化后开始对归一化的数据进行MATLAB学习，学习的程序如下i=l:14pestrain(:，i)=【P(:，i)」;P一est=[P(:，15)，P(:，16)，P(:，17)};p_fore=[p(:，17)，p(:，18)，p(:，19)，p(:，20)，p(:，21)];j一l:13;t--train(:，j)=[t(:，j)」;t--test=[t(:，15)，t(:，16)，t(:，17)1;net=newff(minmax(pes仃ain)，[12，3]，{’tansig，，，109519，}，，traingdm，);net.trainParam.ePoehs=25000;net.trainParam.goal=0.00001;ne目rain(net，pestrain，testrain);savexullliannet得到训练结果曲线为:
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络技术的区域物流需求量预测[J]. 缪桂根. 中国水运(理论版). 2007(05)
[2]区域农产品物流需求空间流向特征分析[J]. 金宇明,甄姗姗. 中国市场. 2007(19)
[3]基于灰色神经网络的区域物流需求预测[J]. 林荣天,陈联诚,李绍静,黄灏然. 价值工程. 2007(02)
[4]基于产业结构的区域物流需求分析[J]. 秦璐,刘凯. 物流技术. 2006(07)
[5]连云港港口集装箱运输在“长三角”交通规划出台后的发展对策[J]. 黄伟宏,乔乐中. 重庆交通学院学报(社会科学版). 2006(01)
[6]2005年中国物流发展总体回顾与2006年展望[J]. 陆江. 中国物流与采购. 2006(04)
[7]基于Matlab的神经网络预测模型研究[J]. 郭涤,周军. 物流科技. 2006(01)
[8]物流成本占GDP比重中的产业结构因素[J]. 陈淑娴. 物流科技. 2005(08)
[9]社会对现代物流的需求研究[J]. 孟炯. 成都行政学院学报(哲学社会科学). 2005(04)
[10]基于改进的灰色BP神经网络的区域物流成本预测[J]. 张凤荣,金俊武,李延忠. 公路交通科技. 2005(06)
本文编号：3386359
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
物流需求神经网络预测模型建模流程图
煌ù笱?妒垦?宦畚牧?聘鄹劭谖锪餍枨笤げ馐抵し治?图5一 11995一2006年连云港市GDP变化曲线Figures一 11995一 2006thechangeeurveofGDPforlianyUngang5.1.2连云港港口现代物流现状分析港口是现代物流体系以及物流链条中最为关键的节点，连云港市作为我国重要的沿海港口城市，同时也是我国沿海重要的海陆运输枢纽，是水路、公路、铁路、管道四大运输方式的交汇点。近年来，随着我国经济增长方式的转变以及连云港市自身经济的不断发展，以港口为依托发展起来的现代物流业成为推动连云港市经济增长的基础产业之一，同时也取得了高速发展。目前国内物流业尚未形成一套完整的统计指标体系，本文在征求多位专家和物流专业研究人员的意见后，决定采用中国物流与采购联合会提出的物流业统计指标体系，主要从社会物流总值、社会物流总成本等方面对连云港市物流业的总体概况进行描述。(l)社会物流总值社会物流总值
③归一化后开始对归一化的数据进行MATLAB学习，学习的程序如下i=l:14pestrain(:，i)=【P(:，i)」;P一est=[P(:，15)，P(:，16)，P(:，17)};p_fore=[p(:，17)，p(:，18)，p(:，19)，p(:，20)，p(:，21)];j一l:13;t--train(:，j)=[t(:，j)」;t--test=[t(:，15)，t(:，16)，t(:，17)1;net=newff(minmax(pes仃ain)，[12，3]，{’tansig，，，109519，}，，traingdm，);net.trainParam.ePoehs=25000;net.trainParam.goal=0.00001;ne目rain(net，pestrain，testrain);savexullliannet得到训练结果曲线为:
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络技术的区域物流需求量预测[J]. 缪桂根. 中国水运(理论版). 2007(05)
[2]区域农产品物流需求空间流向特征分析[J]. 金宇明,甄姗姗. 中国市场. 2007(19)
[3]基于灰色神经网络的区域物流需求预测[J]. 林荣天,陈联诚,李绍静,黄灏然. 价值工程. 2007(02)
[4]基于产业结构的区域物流需求分析[J]. 秦璐,刘凯. 物流技术. 2006(07)
[5]连云港港口集装箱运输在“长三角”交通规划出台后的发展对策[J]. 黄伟宏,乔乐中. 重庆交通学院学报(社会科学版). 2006(01)
[6]2005年中国物流发展总体回顾与2006年展望[J]. 陆江. 中国物流与采购. 2006(04)
[7]基于Matlab的神经网络预测模型研究[J]. 郭涤,周军. 物流科技. 2006(01)
[8]物流成本占GDP比重中的产业结构因素[J]. 陈淑娴. 物流科技. 2005(08)
[9]社会对现代物流的需求研究[J]. 孟炯. 成都行政学院学报(哲学社会科学). 2005(04)
[10]基于改进的灰色BP神经网络的区域物流成本预测[J]. 张凤荣,金俊武,李延忠. 公路交通科技. 2005(06)
本文编号：3386359
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