基于灰色神经网络的公路物流需求量预测模型

被引：14

作者：

俞达

綦方中

机构：

[1] 浙江工业大学

来源：

软科学 | 2009年 / 23卷 / 11期

关键词：

灰色理论; 神经网络; GNNM(1,N);

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F542 [中国陆路、公路运输经济]; F252 [物资流通];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 020205 ; 082303 ; 1201 ; 0202 ; 1202 ;

摘要：

以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。

引用

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页数：4

共 8 条

[1] 基于BP神经网络的物流需求量预测框架设计 [J].