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基于RBF神经网络的区域物流需求预测
| 题名： | 基于RBF神经网络的区域物流需求预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 曾煜;朱志浩; |
| 作者单位： | 西南交通大学交通运输与物流学院; |
| 关键词： | 区域物流;需求预测;神经网络;随机森林;预测精度 |
| 摘要： | 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。 |
| 期刊名称： | 综合运输 |
| 出版年： | 2020 |
| 期： | 06 |
| 页码： | 90-93 |
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