基于神经网络的湖南省货运量预测研究
基于神经网络的物流需求预测技术研究
基于神经网络的物流需求预测技术研究近年来，物流行业发展十分迅速，随着信息技术的迅速发展，电商等互联网行业的快速崛起，物流需求呈现了一种复杂多变的态势。
如何高效地预测物流需求，在保证物流运行流畅的同时，降低运营成本，成为了每个物流企业都需要面对的难题。
在传统的物流需求预测方法中，主要以统计学方法为主，但这种方式存在着一定的局限性，比如在处理非线性多维数据时，预测结果不够准确。
因此，本文将重点探讨基于神经网络的物流需求预测技术。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种在计算机上实现人脑神经系统功能的算法框架，它具有自我学习和自我适应能力，目前被广泛应用于物流、财务、医疗等领域。
神经网络可以从大量数据中学习和发现规律，提高预测精度，同时在数据处理方面也比传统的统计学方法更加高效。
二、神经网络在物流需求预测中的应用神经网络模型主要有BP网络、RBF网络等，它们在预测物流需求中有着很好的应用。
具体而言，神经网络模型能够充分利用历史数据及相关特征参数，对未来物流需求进行准确预测。
神经网络在物流需求预测中的应用主要有以下几个方面：1.基于历史数据建立神经网络模型基于历史物流数据建立神经网络模型，通过学习历史数据的规律，掌握市场的变化趋势，较好地解释未来趋势。
建立神经网络模型的关键是选取合适的输入层，隐含层和输出层，通过对模型参数的优化，提高预测准确性。
2.结合多种数据源实现交叉验证在预测物流需求的过程中，不仅需要考虑历史数据，还需要考虑环境因素、政策变化等多种因素对物流需求可能造成的影响。
因此，建议加入多元数据源，如天气数据、物流成本数据等，通过实现数据交叉验证，提高预测模型的效果。
3. 根据不同的需求进行模型选择针对不同的物流需求，建议选取不同的模型，例如，对于稳定的物流企业，可采用时间序列模型，对于规模较大的物流企业，可以选用BP神经网络模型，根据特定的需求选择适合的模型，可以更好地提高预测精度。
三、神经网络在物流需求预测中的优势在实际应用中，神经网络在预测物流需求中的的优势也比较明显。
基于神经网络的物流运输优化研究
基于神经网络的物流运输优化研究近年来，随着物流行业的不断发展，物流成为了现代经济中不可或缺的一环。
而物流的核心就是关于运输的优化问题，尤其是在运输过程中的各种不确定性和复杂性，如交通拥堵、天气变化、人力资源不足、货物信息缺失、运输路线不确定等，这些因素都极大地制约了运输效率和运输质量。
因此，基于神经网络的物流运输优化研究日益受到人们的重视。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种人工智能技术，它模仿生物神经系统的结构和功能，可以通过已知的输入和输出来训练模型，从而实现对未知数据的预测和分类。
神经网络由若干个基本的神经元（又称节点）组成，每个神经元都有一个输出和若干个输入，每个输入都有一个权重，用来衡量该输入对神经元输出的影响。
在训练过程中，神经网络通过调整每个输入的权重来最小化模型的误差，从而得到最优的预测结果。
二、基于神经网络的物流运输优化基于神经网络的物流运输优化主要是针对运输过程中的复杂性和不确定性进行优化，其主要应用包括以下几个方面：（一）路线规划优化路线规划是物流运输中的关键环节，直接影响到货物的送达时间和运输成本。
基于神经网络的路线规划优化，可以根据历史交通数据、天气预报、道路状况等因素，预测不同路线的交通情况，并计算出每个路线的最优化成本，从而实现优化路线的选择。
（二）货物状态跟踪货物状态跟踪是指在整个物流过程中，对货物的位置、状态等信息进行监控。
基于神经网络的货物状态跟踪，可以通过路段交通情况、货物重量、运输方式等因素，预测货物的到达时间和状态，从而提高送货的准确性和效率。
（三）运输方案优化在物流运输中，常常出现车辆、驾驶员、路途规划等资源不足的问题，这会导致许多不必要的停车、等待和重复运输。
基于神经网络的运输方案优化，可以根据企业的具体情况，对运输资源进行有效的分配和优化，从而实现物流配送的最优化。
（四）客户服务优化物流服务的品质和效率，直接影响到客户的满意度和忠诚度。
基于神经网络的客户服务优化，可以通过对用户需求、物流运输服务等因素进行分析和预测，实现营销策略的精细化和客户服务质量的提升。
基于人工神经网络的货物库存预测模型研究
基于人工神经网络的货物库存预测模型研究近年来，人工神经网络技术在各行业中得到了广泛的应用。
其中，货物库存预测是人工神经网络技术的一个重要应用。
基于人工神经网络技术的货物库存预测模型，可以有效地预测出未来一定时期内的货物销售情况，从而做好库存管理，提高企业的效益。
本文将针对这一问题展开深入探讨。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种近年来非常流行的人工智能技术。
它是由一系列的人工神经元（Artificial Neuron，AN）组成的网络，每个人工神经元都由输入和输出两个部分组成。
当输入被激活时，人工神经元会将其处理并传递给后续的神经元，从而实现信息的传递和处理。
在人工神经网络中，每个神经元都有一组权值，这些权值可以通过训练来调整。
训练的过程中，网络会根据输入和输出之间的误差来调整每个神经元的权值，最终得到一个可以很好地拟合输入输出关系的模型。
二、货物库存预测模型的建立在建立基于人工神经网络的货物库存预测模型时，我们需要先收集一些历史销售数据，作为训练样本。
具体来说，需要记录以下几个方面的数据：1. 销售日期、时间、地点等基本信息2. 销售数量、金额等销售数据3. 库存数量、金额等库存数据4. 促销、折扣、活动等影响销售的因素数据然后，我们需要将这些数据输入到神经网络中进行训练。
在训练过程中，神经网络会根据输入数据和期望的输出数据之间的误差来调整权值。
最终，我们得到一个可以很好地拟合历史销售数据的神经网络模型。
有了这个模型之后，我们可以使用它来预测未来一定时间内的货物销售情况。
具体来说，我们需要将未来的促销、折扣、活动等因素考虑在内，并将它们输入到神经网络中进行预测。
最终，我们可以得到一个预测结果，用于指导库存管理和采购决策。
三、应用实例下面，我们以一个实际的案例来说明如何应用基于人工神经网络的货物库存预测模型。
某家超市想要预测未来一个月内某种商品的销售情况。
湖南货运需求量走势预测研究
内容摘要：制定货运行业发展规划，遇到的首要问题就是对区域货运发展规模的分析和预测。
本文基于湖南货运行业连续22年的统计数据，构建了货运行业需求总量预测模型，研究预测了湖南省今后数年货运需求量。
关键词：湖南省货运时间序列无论是传统意义上的以物资配送为核心的早期物流活动，还是当今社会以信息技术为基础，以供应链服务为特征的现代化物流服务，都把货运作为实现物流服务的基本手段。
货运的基本内涵都是物质空间的转移。
货运是物流产业的一个主要组成内容和重要环节，甚至由于货运的重要性，可以称其为物流产业的核心之一。
湖南货运需求规模现状2005年湖南省社会物流总费用为1223.51亿元，物流需求快速上升，但湖南的物流成本仍较高。
发达国家的物流成本一般仅占gdp总量的10%，而湖南省2005年物流总成本占gdp比重为18.9%。
2005年，湖南省gdp 总量为6437亿元，如果物流成本降低一个百分点，就将产生65亿元的效益。
随着湖南省经济发展的整体水平和经济总量水平的不断增高，以及增长速度的不断加快，对生产资料、半成品、产成品的流通要求越来越高。
随着湖南省“三化”进程的推进和产业结构的改变，湖南省物流需求总量、物流需求层次和结构也随着发生变化。
随着社会经济的迅速发展，原有以农业为重点的产业结构，正逐步向以工业、第三产业为支柱的产业结构转向。
由产业结构调整而带来的物流需求变化突出地表现在现代商业的不断繁荣上，从而使消费领域的物流成为社会有效物流需求的一支主力军，电子商务的迅速发展对物流配送的需求加剧更加显示出物流产业的重要性。
产业结构调整和转变意味着粗放型社会经济增长方式向集约型社会经济增长方式的转变，同时也意味着物流需求向更高层次、结构和高附加值的方向发展。
湖南货运需求预测湖南省货运需求总量预测是对湖南省内尚未发生的货运量进行预先的估计和推测，以便用来研究湖南省物流需求规模的大小。
对湖南省货运需求规模和发展空间的预测分析，可以描绘出湖南省物流产业发展的前景和利润总量，为湖南的物流发展提供决策依据，尤其是在编制发展规划时，意义更为重大。
基于遗传神经网络的货运量预测的研究与实现
货 车 数 量 、 国民用 载 货 车 辆 数量 等 ８项 指标 作 全
为货 运量 的影 响 因子 ， 以全 国货 运 总量 、 国铁 路 全
货 运量 和 全 国公 路 货 运量作 为 网络 的输 出因子 来
建立 预测 模 型 ， 测模 型采 用 ＡＮＮ 建模 Ｌ ｊ 预 １。 ≈
点 ， 据 Ｋｏｍｏ ｏ ｏ 理 ， 根 ｌ ｇ ｒｖ定 隐层 节 点 可最 多 确定
０ ５２ ．６ １ — ０ ３ ５ ０．８７ ６ ．４ ２ ２ ０．０９ ７ ．７６ ４ ５ ０ ２
变 异 是对 按 变异 概 率 Ｐ （ 这里 取 ０ ０ ） 取 ．１选
０． ６ ０ ７ ８ ９ ． ５ ４ ４ ８ １ ． ６ ０ ８３ ０． ２ ５ ６ 。 ５ ８ １ ０ ９ １ ０． ７ ０ ９１ — ０．３ ８ ．７４ ８ ５ ２６ ． ６３ １２ ０ ６ ０．７ ６ ５ ２ ０． ８ ０ ６ ０ ７ — ０ １ ３ ０．７６ ３ ０ ７ ２ ．５ ２ ９ ．６ ５ １ ． ２ ７ ４ ０． ８１ ２ ０ ８９ ６ ． ４３
Ｋｏｍｏ ｏ ｏ ｌ ｇ ｒｖ定理 已经证 明 ， 仅有 一个 隐层 的
－
隐层 神经元 的阈值 矩 阵 ：Ｏ ５ ２９ ０ ６ ５１ ［ ． ６ ． ７ ０ １３７ ０７ ４３ ．２ ． ６ ３
Ｏ ２１ ． ５６ Ｏ ５７ ． ２６
一
神 经元 和 隐层采 用 Ｓ型传递 函数 的多层 神经 网络
能 以任 意精 度逼 近 任 意连 续 函数 ［ 。为简化 系统 ４ ］
地 复 杂 度 ， 者采 用 ３层 Ｂ 网络 ， 优化 网络 的 笔 Ｐ 在 权 值 阈值 的 同 时优 化 网络 隐层 的节 点 数 目， 将所 有 的参数 看作 一个 整体 ， 编码为 染 色体 ， 过遗 传 通 迭代 逐 渐 优化 ， 优化 网络 权 值 阈值 的 同 时优 化 在
基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究
流 通 企 业 的 发 展 摆 到 了 影 响 国 民 经 济 的 重 要 地 空 涵盖了各种资源运
输、 仓储 、 包装 、 装卸 、 流通 、 配送的全过程。物流需求作为一种 引致需求 ， 产生 的根本原 因是社会 的生产 、 经营 、 消费等活动 ， 因此与物流量有着紧密的联系。在物流服务能力基本 满足物 流需求的前提条件下 ， 以通过物流量来 反映物流需求 。 可 影 响物 流需求 的基本 因素包括社 会经济发 展总体 规模 、 产业结 构 、 民消 费水 平和消费理念 、 居 固定 资产投资 、 区域 内 外 贸易 、 国家宏观经济 和产业政策 、 基础设 施建设 、 产业 发展 水平等 。由于货物运输在物流全过程 中是 实现各种物资转移
的 主要 环 节 ， 成 了 物 流 成 本 中的 主 要 部 分 ， 此 在 众 多 研 究 构 因
业的发展指 明了方 向。湖南省地处 中部 ， 北引长江 ， 南邻粤港 ， 东接沿海 ， 西连川渝 ， 具有承东启 西 、 交通南北 、 通江达海 的区 位地理优势 ， 以装备制造业为核心 的产业集群 以及 京广铁路 、
它指的是 ，社会生 产经 营活 动对 资源的配置作用而产生 的对
园区时指 出， 物流发展要 依托经济发展 ， 物流不畅反过来也 但 会造成 国民经济发展 的不利影 响。他 指出 ， 国家 ２ １ 年出 台 ０１ “ 国八条 ” 物流企业采取 的一系列支持 政策还不够 ， 年 国 对 今
家将就促进流通发展 召开专 门会议 ，为包 括物流在 内的流通
技 术 与 方 法
ｄ ｉ ０３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ － ５ Ｘ． １ ．９１ １ ｏ： ．９ ９ ．ｓ ．０ ５ １ ２ ２ ２０ ．Ｏ ｌ ｓ ０
基于神经网络的物流运输优化分析
基于神经网络的物流运输优化分析物流运输是现代经济中至关重要的一环。
物流运输的效率和优化对于减少成本、提高客户满意度以及企业竞争力的提高都有着重要的影响。
神经网络是一种强大的机器学习算法，可以通过学习大量数据来进行预测和优化。
本文将探讨基于神经网络的物流运输优化分析。
首先，我们将介绍神经网络的基本原理。
神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型。
它由多个节点（也称为神经元）和连接这些节点的权重构成。
每个节点接收到来自其他节点的输入，并通过激活函数计算输出。
通过不断调整节点之间的权重，神经网络可以学习到适应不同输入的预测模型。
在物流运输优化分析中，我们可以将物流运输系统看作一个复杂的神经网络。
物流运输系统由多个节点（也称为物流节点）和连接这些节点的运输路径构成。
每个物流节点接收到来自其他节点的运输需求，并通过其中一种分配算法进行路径规划和分配货物。
通过不断调整节点之间的连接权重，我们可以实现物流运输的优化。
在利用神经网络进行物流运输优化分析时，我们需要考虑以下几个方面：1.数据收集和预处理：神经网络需要大量的数据进行学习。
我们需要收集不同物流节点之间的运输需求和实际运输情况的数据，并对其进行预处理，以便神经网络能够理解和学习。
2.网络架构设计：神经网络的性能取决于其架构设计。
在物流运输优化分析中，我们可以设计一个多层的神经网络，其中每一层代表不同的物流节点或运输路径。
通过调整每一层之间的连接权重，我们可以实现运输路径的优化。
3.目标函数的定义：我们需要定义一个目标函数来评估物流运输系统的性能。
目标函数可以包括运输成本、运输时间、运输效率等指标。
通过最小化目标函数，我们可以实现物流运输的优化。
4.学习算法的选择：选择合适的学习算法对于神经网络的学习和优化非常重要。
在物流运输优化分析中，可以选择深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），以适应不同类型的数据和需求。
5.模型评估和优化：通过将实际运输数据输入神经网络模型，我们可以评估模型在不同情况下的预测准确度和适应性。
基于神经网络的物流货运时效预测模型
基于神经网络的物流货运时效预测模型随着互联网的发展，物流行业也迎来了创新和变革的时代。
物流货运时效的准确预测对于提高物流效率和降低成本非常重要。
基于神经网络的物流货运时效预测模型是一种有效的方法，本文将对该模型进行详细的介绍和分析。
首先，我们需要了解神经网络的基本概念。
神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，通过并行处理信息来实现功能。
它由大量的人工神经元相互连接而成，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经网络在模式识别、数据挖掘和预测分析等领域具有广泛的应用。
物流货运时效预测模型基于神经网络的基本思想是通过训练已有的数据，自动学习出数据的规律和特征，从而预测未来的运输时间。
该模型通常包括以下几个步骤：第一步是数据的预处理。
在进行神经网络的训练之前，我们需要对原始数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。
这个过程包括数据清洗、数据标准化和数据分割等。
第二步是神经网络的构建。
在该步骤中，我们需要确定网络的结构和参数。
神经网络的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层，每层由多个神经元组成。
网络的参数包括神经元的权值、偏差和激活函数等。
第三步是神经网络的训练。
在此步骤中，我们使用预处理后的数据作为训练样本，通过不断调整网络的权值和偏差，使得网络的输出尽可能接近实际值。
训练的过程通常使用反向传播算法来进行调整。
第四步是模型的评估和验证。
在训练完成后，我们需要对模型进行评估和验证，以检验其预测的准确性和可靠性。
通常使用一些评价指标如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来评估模型的性能。
基于神经网络的物流货运时效预测模型具有以下几个优点：首先，该模型能够处理庞大的数据量和复杂的关联关系。
神经网络具有强大的处理能力，可以自动学习数据中的规律和特征，从而预测未来的运输时间。
其次，该模型具有较高的预测准确性。
通过反复训练和调整，神经网络可以不断提高其预测的准确性，从而为物流企业提供更准确的货运时效预测。
基于神经网络的物流需求预测模型研究
基于神经网络的物流需求预测模型研究一、引言物流是现代经济活动中不可或缺的一环，随着物流网络的不断完善，物流需求的准确预测变得越来越重要。
传统的物流需求预测方法往往依赖于经验和专家判断，在一定程度上存在主观性和不确定性。
而基于神经网络的物流需求预测模型，可以通过对历史数据的分析和训练，得出更加准确的预测结果，具有很高的应用价值和发展前景。
二、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑神经网络的数学模型，其结构包括输入层、隐含层和输出层，其中隐含层是神经网络的核心部分，它可以从输入数据中提取出更高级别的特征，并将其传递给输出层。
神经网络的训练过程就是通过对输入数据进行反向传播算法的迭代优化，不断调整神经元之间的权重和偏置值，使得输出结果更加接近于真实值。
三、物流需求预测模型研究现状目前，针对物流需求预测的研究主要集中在时间序列模型和机器学习模型两个方向。
时间序列模型通常基于ARIMA、VAR、ES等经典算法，其主要优点是模型简单易懂，适用范围广泛，但也存在预测精度不高、难以处理非线性关系等不足之处。
机器学习模型则从神经网络、支持向量机等角度出发，能很好地解决非线性关系和高维空间下的问题，但对数据的规整和预处理要求较高，并且在模型的优化和调参方面也较为复杂。
四、基于神经网络的物流需求预测模型基于神经网络的物流需求预测模型主要包括数据采集、数据预处理、模型构建和模型输出四个环节，具体实现步骤如下：（一）数据采集首先需要从物流系统中获取相关的历史数据，包括物流量、运输距离、季节变化、节假日等信息。
（二）数据预处理将采集的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、特征选择等操作。
其中缺失值填充可以采用常规插值方法或者基于神经网络的预测模型进行处理。
（三）模型构建在预处理后的数据集上，利用神经网络算法进行模型构建。
具体流程包括数据集的训练、验证和测试。
（四）模型输出最终输出预测结果，可以通过可视化图表进行展示，同时需要对预测结果进行评估，包括残差分析、预测精度等指标。
基于神经网络的交通运输预测
基于神经网络的交通运输预测一、前言交通运输是现代社会日益增长的重要需求之一。
随着城市化的不断推进和人口数量的快速增长，交通问题越来越引起人们的关注。
现在，随着科技的不断发展，基于神经网络的交通运输预测已经成为了可能。
本文将介绍相关研究现状，并探讨未来的发展趋势。
二、交通预测的必要性交通运输预测是城市交通运输规划和管理的基础，它为决策者和公众提供了准确的预测数据，能够帮助避免交通拥堵和交通事故。
此外，精确的交通预测还能够为交通监管部门制定有效的规章制度和应急措施，以最大限度地保护行人和驾驶员的安全。
三、神经网络模型神经网络是一种人工智能的技术，它最初是为了模拟人脑的运行方式而被发明的。
神经网络结构可以用于分类和预测问题。
在交通预测中使用神经网络模型需要两个输入值：历史数据和当前的实时环境。
神经网络模型的输入变量包括天气，交通流量，路面状况，节假日、季节等外部因素，以及内部变量的速度和车流量。
神经网络模型通过多层神经元的连接来处理输入变量。
每个神经元都使用一种非线性激活函数来集成来自前一层的输入，并生成其输出。
输出层的每个神经元能够用以预测交通流量、速度、的情况等关键信息。
四、神经网络的优势和局限性神经网络模型在预测精度和计算速度方面具有显著优势。
神经网络模型不需要明确定义问题的规则，因此可以将大量的信息融合在一起，形成空间和时间上的复杂关系，大幅减少了计算过程的复杂度。
然而，神经网络模型的缺点也不能忽视。
一方面，神经网络的训练需要大量的历史数据和计算资源，且需要花费大量的时间调试和验证。
另一方面，神经网络模型如果过度拟合历史数据，就可能遭受未知情况下误差较大的问题。
五、未来展望考虑到神经网络模型在交通运输预测中的成功应用，未来将有更多的研究致力于改进交通预测的准确性和速度，并充分利用随着科技飞速发展而积累下来的大量数据。
此外，在神经网络模型的应用中，还需要进一步考虑如何更好的处理数据的质量和异构性。
基于神经网络的物流货物预测模型研究
基于神经网络的物流货物预测模型研究近年来，物流行业的快速发展带来了大量的数据和信息，如何利用这些数据以有效预测货物的到达时间和数量，成为了物流企业需要解决的难题之一。
面对众多的预测方法，神经网络预测模型成为了一种较为有效的方法之一，本篇文章将围绕神经网络预测模型展开，详细探究其理论基础、应用场景、实验方法和研究成果等方面。
一、神经网络预测模型理论基础神经网络预测模型是基于人造神经元之间相互连接的计算模型，其特点在于非线性、自适应和并行处理。
实际上，神经网络预测模型是输入和输出之间的数学映射模型，采用多层神经元结构对输入数据进行处理，最终输出预测结果。
二、神经网络预测模型应用场景神经网络预测模型可以应用在许多领域中，其中物流货物的预测模型是最为常见的应用场景之一。
物流货物预测模型是指利用历史数据和趋势分析来进行未来相关业务业绩的预测，并采用这些预测结果作为企业决策的依据。
三、神经网络预测模型实验方法物流货物预测模型的建立需要根据不同企业的实际情况选择不同的实验方法，主要包括数据采集、数据预处理、神经网络模型设计和模型的实现与验证等步骤。
1.数据采集数据采集是整个实验的基础，物流企业需要在数据的质量和数量上下足功夫。
常见的数据采集方法包括网络爬虫、数据对接和手工录入等方式。
2.数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据集划分、特征选择等步骤。
其中，数据清洗主要是剔除异常数据和缺失数据；数据集划分是将数据集按照一定比例划分成训练集和测试集，训练集用于模型的训练，测试集用于对模型的评估，特征选择主要是提取影响因素来构建模型。
3.神经网络模型设计神经网络模型的设计是基于实际业务场景，确定网络拓扑结构、网络参数和激活函数等要素。
常见的网络结构包括BP神经网络、RNN神经网络和CNN神经网络等。
4.模型的实现与验证模型实现与验证是根据所选模型进行的具体实验环节，主要涉及模型参数的调优、模型预测结果的评估以及模型总体性能的分析。
基于神经网络的货运量预测算法研究
基于神经网络的货运量预测算法研究近年来，随着社会经济的不断发展，货运行业也逐渐成为了一个日益重要的行业。
作为货运行业的关键性指标，货运量的预测变得越来越重要。
为了保证货运行业的稳定发展，研究基于神经网络的货运量预测算法已经成为了当前最为热门的课题之一。
一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过神经元之间的相互作用来解决不同的问题。
神经网络算法是一种非线性的算法，它可以对复杂的模型进行预测，并且具有很强的鲁棒性和泛化能力。
二、基于神经网络的货运量预测算法通过对货运量的历史数据进行分析和处理，可以得到一些有用的信息，比如说货运量的趋势、周期性、季节性等。
这些信息可以被用来训练神经网络，从而建立起一个可靠的货运量预测模型。
下面是基于神经网络的货运量预测算法的基本步骤：（1）数据采集：从货运港口、物流公司等场所中采集货运量的历史数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行去噪、平滑、标准化等预处理操作，以便于后续建模操作。
（3）模型建立：根据预处理后的数据进行神经网络的拓扑结构设计、神经元的数量选择等。
（4）模型训练：通过将历史数据输入神经网络进行训练，使得模型具有较强的预测性能。
（5）模型测试和评估：通过将部分历史数据输入到训练好的模型中，验证模型的准确性和预测能力，并对模型进行调整和改进。
（6）模型应用：利用训练好的模型对未来的货运量进行预测，并在实际应用中不断优化和改进模型的性能。
基于神经网络的货运量预测算法具有以下特点：1. 非线性可拓展性：神经网络能够建立非线性的模型，可以契合复杂的数据分布。
2. 学习能力强：神经网络指标可以不断地调整来复现数据，模型参数的处理能力较强，更适合于复杂的环境下进行模型训练。
3. 噪声抗干扰能力强：神经网络具有较好的噪声抗干扰能力，能够有效地处理输入中的不确定性因素。
三、神经网络货运量预测算法的应用实例基于神经网络的货运量预测算法已经在实际应用中很成功地进行了推广和应用。
基于神经网络的物流预测技术研究
基于神经网络的物流预测技术研究引言物流行业作为国民经济的支柱产业，在近几年来的快速发展中，不断面临着新的挑战。
其中之一是快递和物流配送时效性的提高，这需要对物流运输进行精细化管理和精准化预测。
而神经网络技术在数据预测方面拥有得天独厚的优势，成为当前物流预测领域中重要的技术手段。
一、神经网络技术的基本原理神经网络技术是一种通过模拟人类大脑神经元之间的信息传递进行数据处理的技术。
模型中包含多个神经元节点，每个节点作为信息传递的单元进行信息处理和传递。
通过输入节点的多维数据向网络中的多个隐层节点传递，最终输出最优的预测结果。
神经网络中包含多个层次，通常包括输入层、隐层和输出层，其中隐层是神经网络中最关键的层次，决定了模型的最终预测精度。
二、基于神经网络的物流预测技术针对物流预测问题，可以使用神经网络技术来提高预测的精度和时效性。
具体来说，物流预测技术主要应用于以下两个方面：1.物流时效性预测物流时效性预测是保证物品准时到达目的地的重要技术之一。
对于快递和运输公司来说，如果能够通过预测准确地预测出物流时间，则可以更好地为顾客提供服务，并有效地提高物流配送效率。
使用神经网络技术可以对物流时效性进行全方位的监控和预测，从而预测及时处理各种不良事件、减少配送时间等。
通过人工智能和数据挖掘的手段，可以将追踪数据转化为可视化信息，提高物流时效性的预测准确率。
2.货物到达预测货物到达预测是指根据物流运输的历史数据和相关因素，预测特定货物到达目的地的大致时间。
通常情况下，货物到达预测是对物流运输过程中各类信息的综合整理和分析，然后确定到达时间。
使用神经网络技术可以提高预测准确率，提供快速精确的信息，有助于快递和运输公司及时了解货物的进度。
三、神经网络技术在物流领域中的应用案例1.物流时效性预测应用案例江苏省神经网络智能应用工程技术研究中心基于神经网络技术，开发了针对物流时效性预测的应用软件“江苏快递云”，该软件的成功应用解决了传统物流模式中遗留的时效性差、信息传递不及时等问题。
基于人工神经网络的物流配送预测研究
基于人工神经网络的物流配送预测研究随着互联网和物流行业的迅速发展，物流配送预测已成为了企业提高配送效率和降低成本的重要手段。
传统的物流配送预测方法主要依靠经验、数据统计以及专家讨论等方式，但是这种方法的准确度往往较低，很难满足企业的需求。
因此，基于人工神经网络的物流配送预测研究备受关注。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是模仿生物神经系统的工作方式，通过模拟神经元之间的联结和传递信息，来实现对输入信息的处理和分析的人工智能工具。
人工神经网络可以学习到大量的训练数据，从而能够处理更复杂的输入数据，并逐渐提高预测准确度。
在神经网络模型中，通常包括输入层、输出层和隐藏层。
输入层用于接收外部输入数据，输出层用于输出结果，而隐藏层是神经元的中间层，通过多个隐藏层的组合，可以计算出更为复杂的预测结果。
二、物流配送预测的关键因素物流配送预测的准确度受到多个因素的影响，其中最重要的因素包括货物数量、配送时间、路线选择、天气情况等。
货物数量是物流配送预测的最基础的数据信息，通过统计历史的配送数据，可以计算出每个时段的配送量，为后续的预测做好准备。
配送时间是影响物流配送路线的重要因素，因为路况和交通密度在不同时间段是不同的，而不同时段的车速也会不同，因此预测配送的时间也很重要。
路线选择是物流配送预测的难点之一，因为路线的选择不仅影响到配送时间和成本，还会影响到配送过程中的运输效率和安全性。
天气情况也是影响配送情况的重要因素。
在雨天、雪天或高温天气下，路况往往比较难以预测，而且配送过程中也存在很大的不确定性，因此需要考虑天气对预测的影响。
三、基于人工神经网络的物流配送预测方法基于人工神经网络的物流配送预测方法主要由数据处理、模型构建、模型训练和预测四个步骤组成。
数据处理是神经网络模型构建的前提，先对配送数据进行清理和筛选，然后将数据进行标准化处理，以便让神经网络能够更好地学习和预测未来的数据。
模型构建是神经网络预测的核心，第一步是选择适当的神经网络模型，根据数据的特征和业务需求选择合适的输入、输出和隐藏层，然后进行神经元连接构建。
湖南货运需求量走势预测研究
湖南货运需求量走势预测研究制定货运行业发展规划，遇到的首要问题就是对区域货运发展规模的分析和预测。
本文基于湖南货运行业连续22年的统计数据，构建了货运行业需求总量预测模型，研究预测了湖南省今后数年货运需求量。
关键词：湖南省货运时间序列无论是传统意义上的以物资配送为核心的早期物流活动，还是当今社会以信息技术为基础，以供应链服务为特征的现代化物流服务，都把货运作为实现物流服务的基本手段。
货运的基本内涵都是物质空间的转移。
货运是物流产业的一个主要组成内容和重要环节，甚至由于货运的重要性，可以称其为物流产业的核心之一。
湖南货运需求规模现状2005年湖南省社会物流总费用为1223.51亿元，物流需求快速上升，但湖南的物流成本仍较高。
发达国家的物流成本一般仅占GDP总量的10%，而湖南省2005年物流总成本占GDP比重为18.9%。
2005年，湖南省GDP总量为6437亿元，如果物流成本降低一个百分点，就将产生65亿元的效益。
随着湖南省经济发展的整体水平和经济总量水平的不断增高，以及增长速度的不断加快，对生产资料、半成品、产成品的流通要求越来越高。
随着湖南省“三化”进程的推进和产业结构的改变，湖南省物流需求总量、物流需求层次和结构也随着发生变化。
随着社会经济的迅速发展，原有以农业为重点的产业结构，正逐步向以工业、第三产业为支柱的产业结构转向。
由产业结构调整而带来的物流需求变化突出地表现在现代商业的不断繁荣上，从而使消费领域的物流成为社会有效物流需求的一支主力军，电子商务的迅速发展对物流配送的需求加剧更加显示出物流产业的重要性。
产业结构调整和转变意味着粗放型社会经济增长方式向集约型社会经济增长方式的转变，同时也意味着物流需求向更高层次、结构和高附加值的方向发展。
湖南货运需求预测湖南省货运需求总量预测是对湖南省内尚未发生的货运量进行预先的估计和推测，以便用来研究湖南省物流需求规模的大小。
对湖南省货运需求规模和发展空间的预测分析，可以描绘出湖南省物流产业发展的前景和利润总量，为湖南的物流发展提供决策依据，尤其是在编制发展规划时，意义更为重大。
基于神经网络的货运距离预测研究
基于神经网络的货运距离预测研究货运距离是货物从发货地到目的地所需的距离，是货物运输过程中一个重要的指标。
预测货运距离可以帮助货运公司规划运输路线、优化配送方案以及估计运输成本。
现代机器学习技术如神经网络在预测货运距离方面取得了很好的成果。
本文将介绍基于神经网络的货运距离预测研究。
我们需要收集货运相关的数据。
这些数据可以包括货物的起始地和目的地经纬度信息、货物类型、货物重量和体积以及货运的日期和时间等。
这些数据可以通过货运公司的数据库或者第三方数据提供商获得。
接下来，我们需要对数据进行预处理。
我们将经纬度信息转换为地理距离。
可以使用Haversine公式来计算两个地点之间的球面距离。
我们可以对货物类型进行编码，例如将货物类型表示为数字或者独热编码。
我们可以对货运的日期和时间进行处理，例如提取出星期几、小时等特征。
然后，我们可以构建基于神经网络的货运距离预测模型。
神经网络是一种具有强大建模能力的机器学习模型。
在货运距离预测中，我们可以使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）来构建模型。
MLP由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都由多个神经元组成。
隐藏层和输出层的神经元都使用激活函数进行非线性变换。
我们可以使用反向传播算法来训练模型，通过最小化预测值和实际值之间的损失函数来调整模型参数。
我们可以使用已训练的模型来预测货运距离。
将新的货运数据输入模型中，模型将输出预测的货运距离。
我们可以评估模型的性能，例如计算预测值和实际值之间的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）或者平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。
在实际的研究和实验过程中，我们可能会遇到一些挑战和问题。
数据的质量可能会影响模型的性能，因此我们需要对数据进行清洗和筛选。
模型的选择和参数调整也需要一定的经验和技巧。
基于神经网络的货运距离预测研究可以帮助货运公司提高运输效率和降低成本。
基于神经网络的货运距离预测研究
基于神经网络的货运距离预测研究货运距离预测在物流和运输领域具有重要的应用价值，可以帮助企业优化路线安排、提高运输效率以及降低运营成本。
传统的货运距离预测方法通常基于统计模型或规则模型，但这些方法往往无法处理大规模复杂的数据集，并且预测精度较低。
近年来，随着神经网络技术的快速发展，基于神经网络的货运距离预测方法逐渐受到关注。
神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和工作原理的数学模型，它由多个节点组成的网络，每个节点都有多个输入和一个输出。
神经网络通过学习输入数据的模式和特征来进行预测和分类任务。
在货运距离预测中，基于神经网络的方法可以通过学习历史货运数据的特征和模式来预测未来货运的距离。
1. 数据预处理：需要对历史货运数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和数据标准化等。
这样可以去除噪声和异常值，提取有用的特征，并将数据转换为神经网络可以处理的格式。
2. 网络结构设计：在神经网络中，网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收经过预处理的货运数据特征，隐藏层通过一系列的神经元将输入数据映射到更高维度的特征空间中，输出层将经过映射的数据转化为最终的货运距离预测结果。
设计合适的网络结构对于预测准确性至关重要。
3. 模型训练与优化：通过将预处理后的历史货运数据作为训练集，利用反向传播算法和梯度下降法等优化算法，不断调整神经网络的权重和偏置，使得模型的预测误差尽可能小。
利用交叉验证等方法可以对模型进行评估和调优。
4. 预测结果分析：通过与实际货运数据进行比对，可以评估基于神经网络的货运距离预测方法的准确性和可靠性。
也可以分析预测结果中的偏差和误差，找到导致预测结果不准确的因素，并进一步改进和优化模型。
1. 强大的学习能力：神经网络能够通过学习大量的历史货运数据，获取数据中的模式和特征，从而更好地预测未来的货运距离。
2. 适应复杂情景：神经网络可以处理大规模复杂的数据集，对于货运中的多种因素和不确定性可以进行较好的建模和分析。
基于神经网络的货运距离预测研究
基于神经网络的货运距离预测研究货运距离预测一直以来都是物流领域中的一个重要问题。
准确地预测货运距离可以帮助物流公司优化路线和调度资源，提高运输效率，降低成本。
近年来，随着人工智能的快速发展，基于神经网络的货运距离预测成为研究热点。
神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的数学模型。
其主要特点是具有很强的非线性建模能力，可以从大量的数据中学习并提取特征，实现复杂的预测任务。
运用神经网络进行货运距离预测具有很大的潜力。
在进行基于神经网络的货运距离预测研究时，首先需要收集相关的数据。
这些数据包括货物的起始地、目的地、货物属性、运输方式等信息，还包括历史货运距离。
这些数据可以从物流公司的数据库中获取，也可以通过网络爬虫技术从公开的数据源中获取。
接下来，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、数据划分等。
数据清洗是为了去除数据中的噪声和异常值，保证数据的准确性和完整性。
特征选择是为了选择对货运距离预测有重要影响的特征，提高预测模型的效果。
数据划分是为了将数据集划分为训练集和测试集，用于训练和评估预测模型。
然后，需要选择适合的神经网络模型进行建模。
常用的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
这些模型在处理序列数据和非线性建模方面具有优势，适合用于货运距离预测问题。
在进行模型训练时，可以使用梯度下降等优化算法对模型参数进行优化，使得模型在训练集上的预测误差最小化。
可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化性能，以防止过拟合现象的出现。
需要对训练好的模型进行测试和评估。
可以使用测试集进行预测，并使用评价指标如均方根误差（RMSE）等来评估预测结果的准确性。
如果预测效果不理想，可以进一步调整模型参数或重新选择合适的模型。
基于神经网络的货运距离预测研究具有很大的潜力，可以提供准确的货运距离预测结果，为物流公司提供决策支持。
还需进一步研究如何处理大规模复杂的物流数据，改进神经网络模型的性能和效率，提高预测的准确性和稳定性。
基于神经网络的货运距离预测研究
基于神经网络的货运距离预测研究摘要近年来，随着物流行业的发展，货运距离预测成为了一个重要的问题。
准确的货运距离预测可以帮助物流公司优化路线规划，提高运输效率，降低成本。
本研究基于神经网络的方法，对货运距离进行预测，利用了大量的实际数据进行了实证分析。
研究结果表明，基于神经网络的货运距离预测方法具有较高的准确性和可靠性，可以为物流公司提供有力的决策支持。
关键词：神经网络；货运距离预测；物流；数据分析引言随着全球贸易的加速和电子商务的兴起，物流行业成为了当今世界经济中不可或缺的一部分。
物流的发展不仅带动了商业活动的繁荣，也促进了各种产品、货物的流通和交换。
物流行业也面临着诸多挑战，其中之一就是货运距离的准确预测。
货运距离预测是物流规划中的一个重要问题，准确的预测可以帮助物流公司合理规划路线，优化运输方案，提高运输效率，降低成本。
本研究将基于神经网络的方法，对货运距离进行预测，利用大量的实际货运数据进行了实证分析。
通过对比传统方法和神经网络方法的预测结果，评估了神经网络在货运距离预测中的有效性和优越性。
1. 相关工作货运距离预测是物流领域的一个重要问题，相关研究已经有了一定的积累。
早期的研究主要通过统计学模型和回归分析来进行货运距离的预测，例如线性回归、多元回归等方法。
这些方法能够一定程度上描述数据之间的线性关系，但在处理非线性问题时表现较差。
2. 研究方法2.1 数据准备本研究利用了一家物流公司的大量实际货运数据，包括货物类型、起始地点、目的地点、货运距离等信息。
这些数据具有一定的复杂性和多样性，适合用于神经网络模型的建模和分析。
2.2 模型建立本研究采用了基于神经网络的方法进行货运距离的预测。
神经网络是一种数据驱动的建模方法，通过多个神经元之间的连接，可以对复杂的非线性关系进行建模。
在货运距离预测的应用中，神经网络可以自动学习货运数据中的模式和规律，具有很好的拟合能力。
2.3 模型评估为了评估基于神经网络的货运距离预测方法的有效性和准确性，我们使用了一些常见的模型评估指标，例如均方误差（MSE）、决定系数（R-squared）等。
湖南货运需求量走势预测研究
湖南货运需求量走势预测研究内容摘要：制定货运行业进展计划，碰到的首要问题就是对区域货运进展规模的分析和预测。
本文基于湖南货运行业持续22年的统计数据，构建了货运行业需求总量预测模型，研究预测了湖南省此后数年货运需求量。
关键词：湖南省货运时刻序列无论是传统意义上的以物资配送为核心的初期物流活动，仍是现今社会以信息技术为基础，以供给链服务为特征的现代化物流服务，都把货运作为实现物流服务的大体手腕。
货运的大体内涵都是物质空间的转移。
货运是物流产业的一个主要组成内容和重要环节，乃至由于货运的重要性，能够称其为物流产业的核心之一。
湖南货运需求规模现状2005年湖南省社会物流总费用为亿元，物流需求快速上升，但湖南的物流本钱仍较高。
发达国家的物流本钱一般仅占GDP总量的10%，而湖南省2005年物流总本钱占GDP比重为%。
2005年，湖南省GDP总量为6437亿元，若是物流本钱降低一个百分点，就将产生65亿元的效益。
随着湖南省经济进展的整体水平和经济总量水平的不断增高，和增加速度的不断加速，对生产资料、半成品、产成品的流通要求愈来愈高。
随着湖南省“三化”进程的推动和产业结构的改变，湖南省物流需求总量、物流需求层次和结构也随着发生转变。
随着社会经济的迅速进展，原有以农业为重点的产业结构，正慢慢向以工业、第三产业为支柱的产业结构转向。
由产业结构调整而带来的物流需求转变突出地表此刻现代商业的不断繁荣上，从而使消费领域的物流成为社会有效物流需求的一支主力军，电子商务的迅速进展对物流配送的需求加重加倍显示出物流产业的重要性。
产业结构调整和转变意味着粗放型社会经济增加方式向集约型社会经济增加方式的转变，同时也意味着物流需求向更高层次、结构和高附加值的方向进展。
湖南货运需求预测湖南省货运需求总量预测是对湖南省内尚未发生的货运量进行预先的估量和推测，以便用来研究湖南省物流需求规模的大小。
对湖南省货运需求规模和进展空间的预测分析，能够描画出湖南省物流产业进展的前景和利润总量，为湖南的物流进展提供决策依据，尤其是在编制进展计划时，意义更为重大。
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２ ０ １ ４年第 １ ８ 期
基于神经 网络 的湖南省 货运量预测研 究
口 黄 振 夏利 平 朱
长沙
王 若
４ １ ０ ２ ０ ８ ）
（ 湖 南 工 业职 业技 术 学 院 ， 湖南
摘
要： 文章基 于神经 网络模型， 针对湖南省货运量进行 了预测。研 究表 明， 神 经网络模 型表 现 出了相 当高的预 测水准 ， 最后
，
在 ５ ％的 显 著 性 水 平 下 显 著 拒 绝 ， 说 明在较高 的置信水平 下 ，
货 运 量 波 动 是 ＧＤ Ｐ波 动 的 格 兰 杰 原 因 ； 与 此 同 时 ， 原 假 设
状和发展趋势 ， 从而为物流业的持续发展提供可靠依据 。
一
支 持向量机模 型可以进行回归预测， 例 如对 湖南省货运量 进行回归拟合 。模型的假 设条件是 ， 湖南省货运量与时间相关。 数据 ，尝试进行 回归拟合 ，预测 将来 的湖 南省货运 量变化 范
、
研 究现 状
建立 的模型 以湖 南省货运量 为因变量 ， 利用 之前 的 目前 常见的货运 量预测方 法包括数学模 型和神 经 网络模 也就是说 ，
回归模型预测 了延安市 ２ ０ ０ ５至 ２ ０ １ ０年的公路货运量 。
对 两组数据序列进行平稳性检验， Ａ ＤＦ检验 的结果 说明这
利 用 神 经 网 络 模 型进 行 货 运 量 预 测 研 究 的 则 有 ： Ａ １ ． Ｄ ｅ ｅ ｋ 两组序列都是非平稳的 。接下来分别对 一阶差分进行 ＡＤ Ｆ检 （ ２ ０ ０ ２ ） 采 用 反 向神 经 网络 （ Ｂ Ｐ Ｎ） 和 时 间序 列 相 结 合 的 方 法 验 ， 结果是平稳的。 来 预 测 港 口 出港 和 入 港 重 型 卡 车 的 流 量 ， 并 在 迈 阿密 港 、 坦帕 、 （ 二） 格 兰杰 因果 检 验 。在 格 兰 杰 因果 检 验 中 ， 更关心两序 杰 尔 逊 维 尔 港 等 港 口进 行 实 例 验 证 ； 蒋 青 松 等 （ ２ ０ １ ３ ） 采 集 列之间的因果关系， 因此选择对应序 列进行检验， 结果 显明 ， 原
型。
关 于 货 运 量 预 测 的数 学模 型 常见 的有 ： 胡洁琼等 （ ２ ０ １ ４ ） 提 围， 。 算法流程包括数据处理、 参数选择、 模型生成与训练、 拟合
出了一种 建立在 时间序 列分析基础上的预测方法 ， 通过专 家建 预 测 、 结果分析等。 模， 简化 了预测过 程和建模速度 ； 刘 喜 明（ ２ ０ １ ４ ） 基于 公路物 流 货运量数据 ， 利用线性回 归方法建立模型 ， 预测精度较高； 高洪
湖南省货运量对数 预测方法 ， 较好地描 述 出铁路货 运量变化 的分形特征 ； 赵 建有 湖 南 省 统 计 年 鉴 。数 据 均 采 用 对 数 化 处 理 ， ｎ Ｈ， 湖 南省 ＧＤ Ｐ数 据 对 数 化 后 设 为 ｌ ｎ Ｇ。 等（ ２ ０ １ ２ ） 在估计 了公路货运量 的影响因素之后 ， 利用模糊 线性 化 后 设 为 ｌ
２ ０ ０ ６ ． ２ ０ １ ０年南疆各师货运量数据 ， 基于 Ｂ Ｐ神经 网络算法建立 假 设“ 货运 量波 动 不 是 Ｇ Ｄ Ｐ波 动 的 格 兰 杰 原 因 ” 发 生 的概 率 为 了相 关预测模 型， 计 算结果精度 较好 ； 雷斌等 （ ２ ０ １ ２ ） 根据 改进 粒子群优化算法 ， 提 出了预测精度更高的灰色神经 网络模型 。
三、 湖 南 省 货 运 量 与 区域 经 济 关 系 研 究
（ 一） 数据 来源及平稳性检验。 采集的湖南省货运 量和 ＧＤ Ｐ
波等 （ ２ ０ １ ４ ） 采用分形插值 ， 推导 了具有外推功能 的铁路货 运量 数据为 １ ９ ８ ４至 ２ ０ １ ２年总共 ２ ９对数据 ，所 有数据来源于历年
物流 业的发展是优 化区域经济 产业结构 和转变湖 南经济 分类和线性 以及非线性回归的支持向量机理论 。 支持 向量机用
发 展 方式 的必 要 条 件 ， 通 过 对 以货 运 量 为 代 表 的 湖 南 省 区 域 经 于解 决回归问题 时， 输出值可为任意实数。具体实现过程为： 首 给定一个训练集 ， 接着选择适当参数 ， 然 后构 造 并 求 解 凸 二 济物流 需求进行预测 分析 ， 以预 测 结 果 为 决 策 依 据 ， 可 以为 湖 先 ， 南 省 物 流 业 的 发 展 规 划 和 设施 建 设 提 供 咨 询 意 见 。
次规划 ， 最后建立起 决策 函数 。当时间序列具有非线性特征时，
货 运 量 是 物 流 需 求 的重 要 组 成 部 分 ， 对 货 运 量 进 行 影 响 因 可通过 构造核 函数来建立非线性回归。常见的核函数基本形式
素分析和预测 ， 能够在很大程度上反映 出湖南省物流 需求 的现 有 多项 式 、 高斯径向基等。
货运量入手进行预测研 究， 能够反映 出湖南省区域物流需 求在 构 成信 息颗 粒 。本 研 究 选择 模 糊 粒子 理论 进 行 数 据 处 理 。
未来几年 中的变化趋 势， 这是研 究的 目的， 同时也是意义所在 。
（ 二） 神 经 网络 理 论 。 Ｃ ｏ Ｎ ｅ ｓ 和 Ｖａ ｐ ｎ ｉ ｋ率先 提 出可 用 于 模 式
指 出 了研 究改 进 的 方 向 。
关键词： 神 经 网络 ； 预测 ； 货运 量
湖南省位于 中部地 区承接东部地 区产业转移 的前沿， 多条 念 和计 算方法， 覆盖 了基 于粒化 的理论 和方 法。它可以用于研 国家级 公路 、 铁路干 线都经过湖 南， 为物 流业的 发展创造 了 良 究信息粒化的形成、 粗细 、 表 示 和 语 义 解 释 。通 常 来 看 ， 利 用 不 好 的先天条件 。区域物流对 区域经济 发展 有着 重要作用 ， 通过 可 区 分 性 、 功能相似 、 相 近 以及 函 数 性 来 划 分 的对 象 的集 合 ， 就